前言：
本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0
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目录
1.快速聚类
2.SPSS实现
3.结果分析
1.快速聚类
快速聚类是一种针对大规模数据集的聚类方法，它能够快速地对数据进行划分和聚类。常见的快速聚类算法有K-Means、DBSCAN、层次聚类等。
K-Means是一种基于距离的聚类方法，通过不断迭代调整质心的位置，将数据划分为K个簇。
DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，能够自动识别出不同密度的区域，并将点分别归为核心点、边界点或噪声点。
层次聚类是一种迭代的聚类方法，通过将最相似的数据点合并来不断构建树形结构，最终得到一棵聚类树。
SPSS快速聚类使用的是k-means聚类对数据进行聚类，聚类时注意选择合适的聚类数。
2.SPSS实现
（1）打开“data10-01”数据文件，选择“分析”——“分类”——“k-均值聚类”，弹出如图所示的对话框。
（2） 按照下图移动变量以及进行选项设置。
（3）单击“迭代”按钮，弹出下图所示的对话框，选项按照系统默认设置，单击继续返回主对话框。
（4）单击“保存”按钮， 弹出“k-均值聚类：保存新变量”对话框，按照下图所示勾选对应选项，单击继续返回主对话框。
（5） 单击“选项”按钮，弹出“k-均值聚类分析：选项”对话框，按照下图所示勾选对应选项，单击继续返回主对话框。
（6）完成所有设置后，单击确定。
3.结果分析
由于数据太多，此处只展示部分结果。
