k均值演演演演算法求得的是聚類標籤，即每個元素所屬的類別資訊。

k均值演演演算法是一種聚類演演演算法，把樣本分配到離它最近的類中心所屬的類，類中心由屬於這個類的所有樣本確定。

k均值演演演算法是一種無監督的聚類演演演算法。演演演算法將每個樣本分配到離它最近的那個類中心所代表的類，而類中心的確定又依賴於樣本的分配方案。

在實現時，先隨機初始化每個類的類中心，然後計算樣本與每個類的中心的距離，將其分配到最近的那個類，然後根據這種分配方案重新計算每個類的中心。這也是一種分階段最佳化的策略。

K-均值聚類法相對於層次聚類法來說運算速度快很多，所以又稱為快速聚類法。

1、選擇需要分析的資料

2、選擇選單【分析】-【分類】-【K-均值】，在跳出的對話方塊中進行如下操作，將標準化後的5個變數選入變數框中，聚類數填寫5，其它保持預設狀態

5、迭代歷史

6、方差分析結果

7、每個類別的個案數

8、五類客戶的行為因素特徵描述

spss中進行k均值聚類時，可以不用降維處理，如果資料量太大，聚類速度慢的話，就可以考慮進行降維。

你是怎麼做的聚類分析呢， 在matlab中的畫是函式kmeans函式， 比如[IDX CEN] = kmeans(dataList,2); 返回的CEN是聚類的中心，IDX是一個儲存標籤的與dataList對應的矩陣或向量， 如果是你自己寫聚類函式的話那肯定可以輸出標籤了吧