spssau怎么输入参考值
如何用spss聚类分析做树状图？
如何用spss聚类分析做树状图？
建议可以参考以下案例，使用SPSSAU系统快速进行分析。
1、背景
当前有8个裁判对300名选手打分，最低分为1分，最高分为10分；希望对8个裁判进行聚类，以识别出裁判的风格类型。总共8个裁判共有8列数据，并且共有300行。由于打分全部均是从1到10分，8列数据的单位均一样，因此在分析之前不需要进行标准化数据（当然进行标准化处理也没有问题）。
2、操作步骤
本案例中总共涉及8个标题，SPSSAU操作截图如下：
SPSSAU会默认聚类为3类并且呈现表格结果，如果希望更多的类别个数，可自行进行设置。
3、SPSSAU输出结果
SPSSAU会首先输出聚类项的基本描述情况，接着输出每项的聚类类别归属情况；并且输出树状图，如下所述：
聚类项描述分析
上表格展示总共8个分析项（即8个裁判数据）的基本情况，包括均值，最大或者最小值，中位数等，以便对于基础数据有个概括性了解。整体上看，8个裁判的打分基本平均在8分以上。
SPSSAU:智能化分析
聚类类别分布表
总共聚类为3个类别，以及具体分析项的对应关系情况。在上表格中展示出来，上表格可以看出：裁判8单独作为一类；裁判5，3，7这三个聚为一类；以及裁判1，6，2，4作为一类。
聚类类别与分析项上的对应关系可以在上表格中得到，同时也可以查看聚类树状图得出更多信息。至于聚类类别分别应该叫做什么名字，这个需要结合对应有关系情况，自己单独进行命名。
上图为聚类树状图的展示，聚类树状图是将聚类的具体过程用图示法手法进行展示；最上面一行的数字仅仅是一个刻度单位，代表相对距离大小；一个结点表示一次聚焦过程。
树状图的解读上，建议单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。比如下图中，红色垂直线最终会拆分成3个类别：第1个类别对应裁判8；第2个类别对应裁判5，3，7；第3个类别对应裁判1，6，2，4。
当然在分析时也可以考虑分成2个类别，此时只需要对应将垂直线移动即可：
上图展示出仅分为2个类别时的情况；如果聚类成2个类别；此时裁判8单独作为一个类别；裁判5，4，7，1，6，2，4会单独聚为一类。
如果是聚为四类；从上图可看出，明显的已经不再合适。原因在于垂直线不好区分成四类。也即说明有2个类别本应该在一起更合适（上图中的裁判1与6/2/4）；但是如果分成4类，此时裁判1会单独成一类。所以画垂直线无法区分出类别。
因而综合分析来看，最终聚类为3个类别最为适合。
cma指数平滑法如何计算？
如果是自动找出最优模型，SPSSAU是结合RMSE值进行选择判断，其计算上为Sqrt(平方残差平方和)，残差指真实值和预测值的差值。另特别提示，一次平滑法计算RMSE时包括第1期数据，但是二次平滑和三次平滑法时并不包括第1期数据。