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。
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