SPSS ClusteranalyseIbm

Die Clusteranalyse in SPSS Statistics ist eine Technik zur Gruppierung von Datenpunkten in homogene Gruppen oder Cluster basierend auf deren Ähnlichkeit. Das Ziel ist es, die Daten so zu segmentieren, dass Objekte innerhalb eines Clusters sich stärker ähneln als Objekte in anderen Clustern. Diese Methode ist besonders nützlich für Marktsegmentierungen, Kundengruppierungen und Mustererkennung in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen.

SPSS bietet verschiedene Arten von Clusteranalysen an, darunter:

• Hierarchische Clusteranalyse: Diese Methode erzeugt eine hierarchische Baumstruktur (Dendrogramm), die eine visuelle Darstellung der Clusterbildung ermöglicht. Sie eignet sich besonders gut für kleinere Datensätze oder wenn du die genaue Anzahl der Cluster nicht im Voraus kennst.
• K-Means-Clusteranalyse: Eine beliebte, iterative Methode, bei der die Daten in eine festgelegte Anzahl von Clustern aufgeteilt werden. Die K-Means-Analyse ist effizienter bei größeren Datensätzen und benötigt eine vorherige Festlegung der Cluster anzahl.
• Two-Step-Clusteranalyse: Diese Methode kombiniert die hierarchische und die K-Means-Analyse und ist ideal für große Datensätze, die kontinuierliche und kategoriale Variablen enthalten.

SPSS bietet dir dabei die Möglichkeit, Cluster statistiken, Entfernungsmaße und grafische Darstellungen wie Streudiagramme zu erzeugen, um die Ergebnisse zu visualisieren und zu interpretieren. Die Clusteranalyse ist ein vielseitiges Tool, um Muster und Gruppen in den Daten zu erkennen und darauf basierende Entscheidungen zu treffen.