（22）聚类分析--快速聚类（K均值聚类）

第一步：确定需要参加聚类分析的变量

沟通能力得分、业务能力得分、领导能力得分

第二步：对数据进行标准化处理

本数据表中数据不需要进行处理，单位一致，量级一致

第三步：确定聚类方法和聚类数目

注意：聚类数实际就是我们要分成几类

【保存】里一定要勾选“聚类成员”

第四步：分析聚类结果，结果如下：

该初始聚类中心是随机选择了三个数据，作为快速聚类的初始位置

迭代历史记录显示了本次快速聚类分析一共迭代的次数。迭代的过程可以理解为每个类别与初始位置之间的距离改变情况，当这个距离变动非常小时，迭代就完成了。

本例中一共进行了四次迭代，初始位置之间的最小距离为82.158

该最终聚类中心和初始聚类中心相比，在树枝上发生了变化，说明通过迭代的计算过程，每个类别的位置都发生了偏移。

每个聚类中的个案数目显示了每个类别中包含的数据量。

本例中第一类包含12名员工，第二类包含28名员工，第三类包含59名员工。

会生成一个新的变量，分别标记各个个案所处的分类

接下来，求每个分类中的各项数据平均值（K均值聚类），可以通过制作交叉表实现

从交叉表可知：

1）类别1的员工：在各绩效评估指标的平均得分都比较低，可以认为是“工作表现较弱”的组别。

2）类别2的员工：在各绩效评估指标的平均分都是最高的，可以认为是“工作表现较强”的组别。

3）类别3的员工：在各绩效评估指标的平均得分都处于中间水平，可以认为是“工作表现中等”的组别。

接下来，就可以根据三个类别的情况，有针对性的制定员工未来的工作发展方向和相应的激励政策。