聚类分析

  • K-Means聚类： 通过SPSS软件，演示如何进行数据预处理、确定最佳聚类数量以及对结果进行可视化解读。
  • 层次聚类： 详解如何使用SPSS实现不同距离测度的层次聚类，并结合树状图进行分析。

因子分析

  • 探索性因子分析： 以实际案例为引导，阐述如何利用SPSS进行因子提取、旋转和命名，揭示数据背后的潜在结构。
  • 验证性因子分析： 介绍如何在SPSS中进行验证性因子分析，验证预设的因子结构模型。

机器学习方法原理

  • 深入浅出地解释聚类分析和因子分析的核心概念和算法原理，帮助读者建立扎实的理论基础。

注意：以上内容仅为示例，实际内容需根据具体情况进行调整。