SPSS聚类分析是否需要对数据进行标准化处理？
为了从不同的角度反映一组数据的特征，我们往往追求更多的指标，这些数据单位不同，数量级也不同，这就需要我们在开始分析之前 对数据进行标准化处理。聚类分析就经常遇到，因为聚类就是利用多个指标来对样本进行分类的统计方法。
那么，SPSS聚类分析是否需要对数据进行标准化处理呢？经常有人提问。
首先，从聚类分析的概念上来判断。
聚类的要求是同一类的样本有较大的相似性，不同类的样本有较大的差异性。那如何才算是有相似性呢？这里经常用的就是判断点与点之间的距离是不是很近或者有相关性，只要是用距离来判断，就涉及到不同指标的运算，而量纲和数量级上的差异对距离的判断有很大的影响，为了消除这种影响，因此在聚类前需要对数据进行标准化处理。
有一种例外情况，如果采用相关系数来衡量个体的相似性，可以不做标准化处理，也留给大家讨论。
其次，我们从聚类操作对话框来看。
SPSS软件封装了3种聚类方法，TwoStep、Kmeans、Hierarchical。
先来看TwoStep聚类，如下图对话框。
SPSS明确指出需要对连续变量进行标准化操作，这个选项非常适合初学者，把数据质量的因素直接考虑进去，我们只需要按照提示一步步来完成即可。
再来看Kmeans聚类，如下图，
我们发现，SPSS并没有在这个过程中预装标准化操作，因此对于刚接触SPSS的人来说，就会造成一定的困惑或者麻烦，会认为完全按照spss的菜单项操作就可万无一失，从这一例子来看，SPSS初学者一定不能有这样的惰性思维，SPSS为我们提供便捷菜单操作的同时，我们仍然不能放弃基本的数据分析思维。
再看Hierarchical聚类过程，对话框如下图，
spss同样预装了数据标准化操作，SPSS菜单操作的便捷一目了然。
总结
讲到这里，大家对这个问题应该比较清晰。小兵再次提醒大家，不管SPSS是否在菜单选项中提供数据标准化处理，作为分析师，首先我们要有提前标准化的思维习惯，数据标准化也是数据预处理中的一项重要工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
