Transcript SPSS Tutorial Ángel M. Ramos Domínguez Curso de Doctorado Análisis Conjunto

SPSS Tutorial
Ángel M. Ramos Domínguez
Curso de Doctorado
Análisis Conjunto
Análisis Cluster
Guía
• Análisis Cluster
• Ejemplo de análisis cluster
• Trabajo sobre asignación
Análisis Cluster
• Es una clase de técnicas utilizadas
para clasificar casos en grupos que
son relativamente homogéneos
dentro de si mismos y heterogéneos
entre ellos, sobre la base de un
conjunto definido de variables.
Estos grupos se llaman Clusters o
Conglomerados.
Análisis Cluster e Investigación de
mercados
• Segmentación de Mercados. Agrupamiento de
consumidores de acuerdo a sus preferencias de
atributos
• Comprender el comportamiento de los
compradores. Los consumidores con similares
comportamientos/características son agrupados
juntos.
• Identificar oportunidades de nuevos productos.
Los clusters de similares marcas/productos pueden
ayudar a identificar competidores/oportunidades de
mercado
• Reducción de los datos. En mapas de preferencias
Etapas de un Análisis cluster
1. Seleccionar una medida de
distancia
2. Seleccionar un algoritmo de
agrupamiento
3. Determinar el número de clusters
4. Validar el análisis
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-3
-2
-1
0
REGR factor score 2 for analysis
1
2
1
3
4
Definición de la
distancia: La distancia Euclídea
Dij 
 x
n
k 1
ki
 xkj 
2
Dij distancia entre los casos i y j
xki valor de la variable Xk para el caso j
Problemas:
• Diferentes medidas = diferentes
ponderaciones
• Correlación entre variables (redundancia)
Solución: Análisis de componentes
principales
Procedimientos de Clustering
• Procedimientos jerarquicos
– Aglomerativo (comienza desde n
clusters, hasta llegar a obtener 1
cluster)
– Divisivo (comienza desde 1 cluster,
hasta obtener n cluster)
• Procedimientos no jerarquicos
– Cluster de K-medias
Agrupamiento aglomerativo
Agrupamiento aglomerativo
•
Métodos de enlace
–
–
–
•
Enlace simple (distancia mínima)
Enlace Completo (distancia máxima)
Enlace promedio
Método de Ward
1.
2.
•
Calcular la suma de las distancias al cuadrado
dentro de los clusters
Agregar clusters con incremento mínimo en la suma
de cuadrados total
Método del centroide
–
La distancia entre dos clusters se define como la
distancia entre los centroides (medias de los cluster)
Cluster de K-medias
1.
2.
El número k de clusters es fijo
Se proporciona un conjunto inicial de k
“semillas” (centros de agregación)
•
•
3.
K primeros elementos
Otras semillas
Dado un cierto umbral, todas unidades son
asignadas a la más cercana semilla del grupo
4. Se calculan nuevas semillas
5. Volver a la etapa 3 hasta que no sea necesaria
una reclasificación
Las unidades pueden ser reasingnadas en etapas
sucesivas (partición óptima)
Métodos jerarquicos vs no
jerarquicos
Agrupamiento
jerarquico
• No hay decisión
acerca del número de
clusters
• Existen problemas
cuando los datos
contienen un alto
nivel de error
• Puede ser muy lento
• La decisión inicial
influye mucho (una
etapa única)
Agrupamiento no
jerarquico
• Más rápido, más fíable
• Es necesario especificar el
número de clusters
(arbitrario)
• Es necesario establecer la
semilla inicial (arbitrario)
Método sugerido
1. Primero ejecutar un método
jerárquico para definir el número
de clusters
2. Luego utilizar el procedimiento kmedias para formar los clusters
Definición del número de clusters:
regla del codazo (1)
n
Stage Number of clusters
0
12
1
11
2
10
3
9
4
8
5
7
6
6
7
5
8
4
9
3
10
2
11
1
Agglomeration Schedule
Stage
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Cluster Combined
Cluster 1 Cluster 2 Coefficients
4
7
.015
6
10
.708
8
9
.974
4
8
1.042
1
6
1.100
4
5
3.680
1
4
3.492
1
11
6.744
1
2
8.276
1
12
8.787
1
3
11.403
Stage Cluster First
Appears
Cluster 1 Cluster 2 Next Stage
0
0
4
0
0
5
0
0
4
1
3
6
0
2
7
4
0
7
5
6
8
7
0
9
8
0
10
9
0
11
10
0
0
Regla del codazo (2): El
diagram scree
12
10
Distance
8
6
4
2
0
11
10
9
8
7
6
5
Number of clusters
4
3
2
1
Validación del análisis
• Impacto de las semillas iniciales /
orden de los casos
• Impacto del método seleccionado
• Considerar la relevancia del
conjunto de variables elegido
SPSS Example
Component2
MATTHEW
1.5
JULIA
1.0
LUCY
JENNIFER
.5
NICOLE
0.0
JOHN
-.5
PAMELA
THOMAS
ARTHUR
-1.0
FRED
-1.5
-2.0
-1.5
-1.0
Component1
-.5
0.0
.5
1.0
1.5
2.0
Agglomeration Schedule
Stage
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Cluster Combined
Cluster 1 Cluster 2
3
6
2
5
4
9
1
7
4
10
1
8
1
2
3
4
1
3
Coefficients
.026
.078
.224
.409
.849
1.456
4.503
9.878
18.000
Stage Clus ter First
Appears
Cluster 1 Cluster 2
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
4
0
6
2
1
5
7
8
Number of clusters: 10 – 6 = 4
Next Stage
8
7
5
6
8
7
9
9
0
1.5
MATTHEW
JULIA
1.0
LUCY
JENNIFER
.5
NICOLE
0.0
JOHN
-.5 PAMELA
THOMAS
Cluster Number of Ca
ARTHUR
4
-1.0
3
FRED
-1.5
2
-2.0
1
-1.5
-1.0
-.5
Component1
0.0
.5
1.0
1.5
2.0
Open the dataset
supermarkets.sav
From your N: directory (if you saved it
there last time
Or download it from:
http://www.rdg.ac.uk/~aes02mm/
supermarket.sav
http://www.rdg.ac.uk/~aes02mm/
supermarket.sav
• Open it in SPSS
The supermarkets.sav
dataset
Run Principal Components
Analysis and save scores
• Select the variables to perform the
analysis
• Set the rule to extract principal
components
• Give instruction to save the
principal components as new
variables
Cluster analysis: basic
steps
• Apply Ward’s methods on the
principal components score
• Check the agglomeration schedule
• Decide the number of clusters
• Apply the k-means method
Analyse / Classify
Select the component scores
Select from here
Untick this
Select Ward’s algorithm
Select
method here
Click here
first
Output: Agglomeration schedule
Number of clusters
Identify the step where the “distance coefficients” makes a bigger
jump
The scree diagram (Excel
needed)
Distance
800
700
600
500
400
300
200
100
Step
148
146
144
142
140
138
136
134
132
130
128
126
124
122
120
118
0
Number of clusters
Number of cases
150
Step of ‘elbow’
144
__________________________________
Number of clusters
6
Now repeat the analysis
•
•
•
•
Choose the k-means technique
Set 6 as the number of clusters
Save cluster number for each case
Run the analysis
K-means
K-means dialog box
Specify
number of
clusters
Save cluster membership
Click here
first
Thick here
Final output
Cluster membership
Component meaning
(tutorial week 5)
1. “Old Rich Big
Spender”
4. Organic radio
listener
Component Matrixa
Component
3. Vegetarian
TV
1
2
3
4
lover
.810
-.294 -4.26E-02
.183
2. Family
shopper
.480
-.152
.347
.334
Monthly amount s pent
Meat expenditure
Fish expenditure
.525
Vegetables expenditure
.192
% s pent in own-brand
.646
product
Own a car
.536
% s pent in organic food
.492
Vegetarian
1.784E-02
Hous ehold Size
.649
Number of kids
.369
Weekly TV watching
.124
(hours )
Weekly Radio lis tening
2.989E-02
(hours )
Surf the web
.443
Yearly household income
.908
Age of res pondent
.891
5
.173
-5.95E-02
.140
5. Vegetarian
.199
-.206
-.345
-.475
-.127
-4.35E-02
.383
-.281
-.134
-.239
.619
-.186
-9.24E-02
.612
.663
-.102
.190
.647
.135
.247
-9.53E-02
.462
.232
-.529
.406
-.349
.559
-8.14E-02
-.271
-4.75E-02
-5.64E-02
.182
-7.46E-02
-6.73E-02
Extraction Method: Principal Component Analys is.
a. 5 components extracted.
TV and
-.207web hater
-.172 6.008E-02
.460
.342
-.287
.507
-6.12E-02 -3.29E-03
.184 1.694E-02
-5.61E-02
-.465
-.197 -3.26E-02
-.228 6.942E-04
Final Cluster Centers
Cluster
1
REGR factor s core
1 for analysis 1
REGR factor s core
2 for analysis 1
REGR factor s core
3 for analysis 1
REGR factor s core
4 for analysis 1
REGR factor s core
5 for analysis 1
2
3
4
5
6
-1.34392
.21758
.13646
.77126
.40776
.72711
.38724
-.57755
-1.12759
.84536
.57109
-.58943
-.22215
-.09743
1.41343
.17812
1.05295
-1.39335
.15052
-.28837
-.30786
1.09055
-1.34106
.04972
.04886
-.93375
1.23631
-.11108
.31902
.87815
Cluster interpretation through mean
component values
• Cluster 1 is very far from profile 1 (-1.34) and
more similar to profile 2 (0.38)
• Cluster 2 is very far from profile 5 (-0.93) and
not particularly similar to any profile
• Cluster 3 is extremely similar to profiles 3 and 5
and very far from profile 2
• Cluster 4 is similar to profiles 2 and 4
• Cluster 5 is very similar to profile 3 and very far
from profile 4
• Cluster 6 is very similar to profile 5 and very far
from profile 3
Which cluster to target?
• Objective: target the organic
consumer
• Which is the cluster that looks more
“organic”?
• Compute the descriptive statistics
on the original variables for that
cluster
Representation of factors 1 and 4
(and cluster membership)
3
2
1
Cluster Number of Ca
0
6
5
-1
4
3
-2
2
-3
1
-3
-2
-1
0
1
REGR factor score 1 for analysis
2
1