excel聚类分析步骤？1、第一步：指标去量纲（样本数据标准化：极差，标准差，极大值，极小值，均值等多个规格化模型可完成，在这里就以Excel全程来体现说明）。2、第二步：建立模糊矩阵。模糊矩阵的建立依据相似系数的不同，那么，excel聚类分析步骤？一起来了解一下吧。
excel表：整理一份excel数据表，第一列为材料或数据的宽清镇名称，后几列为各项数值
导入数据：打开SPSS，点击File——Open——DATA, 选择已经编辑好的excel表
点击analyze——Classify——Hierarchical cluster analysis——数据导入variables，表头项导入label case by；
选择Method 项，根据需要选择方法，点击Plots选择dendrogram（打对勾），慎粗其余各项根据自己需要选择要计算的统计量，点击正拿ok即可。
聚类分析的主要步骤
聚类分析的主要步骤
1.数据预处理，2.为衡量数据点间友盯的相似度定义一个距离函数，3.聚类或分组，4.评估输好帆和出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同轿闹的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。
用excel对数据进行聚类分饥猜枯析的方法如下：
因为数据量纲不同将影响聚类分析的结果，所以在分析之前要对数据进行无量纲化处理，无量纲化处理的方法有很多种，我们可以根据自己的实际需要进行选择。本经验示例较为简单，只需要对有序尺度数据进行无量纲化。
对于有序尺度，可以采用数值编码的方式将其转换为间距型。烂洞
如：优、良、中、及格、不及格
首选将外语的数据类型改成数值型，然后将各个数据属性值改为“5”，“5”，“4”，“4”，“4”，“2”分别对应之前的优，优，良、良、良和及格。
指标类型中有“极大型”、“极小型”、“居兆漏中型”和“区间型”指标，所以在聚类之前必须对指标的类型进行一致化处理。本例一致化处理见附图。
选择“分析”--》“分类”--》“聚类”进入聚类设置选项卡。
进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。
根据spss输出的结果进行分析。
（野吵1） 求颂漏侍取标准差。
（2） 建立标准化模型
关于公式：A16单元格输入“=STDEV(A1:A14)”然后进行拖拽；
在A17单元格输入“=(A1-A$15)/A$16”然后进行搜穗横向拖拽，然后进行纵向拖拽，即可完成。
聚类分析结果有一个凝聚状态表，此表中第一列为聚类的第几步，第四列为聚合系数，若对n个样品聚类，基于这败派三个量就可以在excel里作出碎石图，横坐标为n-第几步（算出来的即此时的类数目），纵坐标为聚合系数,画散点图即为碎石图。 聚类分析指将物理或咐液抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。衡枯物聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
以上就是excel聚类分析步骤的全部内容，1）执行步骤。SPSS》分析》分类》K—均值聚类。均值聚类需要提前根据需要设定聚类数。输出最终聚类中心等表格。2）结果分析。根据最终聚类中心表，可得到设定的聚类数所包含的分析指标；通过对比每类在各指标上的差异。
