聚类分析目标就是在类似的基础上收集数据进行分类 。聚类分析聚类分析的定义是指将物理或抽象对象的集合分组到由相似对象组成的多个类中的过程，1.聚类分析聚类分析是指将物理或抽象对象集合分组到由相似对象组成的多个类中的过程，聚类 分析是探索性的分析 ， 在分类的过程中 ， 人们不必事先给出一个分类标准 。聚类 分析我们可以从样本数据入手 。
1、k均值 聚类方差 分析表说明什么【聚类分析的目标,聚类的目标是什么】k-means聚类variance分析表格描述越影响聚类结果 。聚类分析聚类分析的定义是指将物理或抽象对象的集合分组到由相似对象组成的多个类中的过程 。这是一种重要的人类行为 。聚类分析目标就是在类似的基础上收集数据进行分类 。聚类 分析的基本原理根据样本的属性，用一种算法计算相似或差异指数来确定每个案例之间的关系，最后将所有案例分成多个具有相同聚类的相似组(即聚类) 。
简而言之 ， 聚类 分析根据样本的多个属性 ， 将相似的对象归为一类，使同一类尽可能同质，不同类尽可能异质 。在聚类 分析中，一般规则是将“距离”较小的点归入同一类 ， 将“距离”较大的点归入不同类 。常见的是对个体和变量进行分类，但对于变量分类，一般采用相似系数作为“距离”的衡量指标聚类分析Application聚类分析常用于市场分组和用户体验研究 。
2、 聚类 分析方法有什么好处 Essence:计算机分类代替人工分类进行繁琐的分类工作 。聚类 分析:根据相似性(距离)对个体(样本)或对象(变量)进行分类 ， 使同一类中的元素之间的相似性强于其他类中的元素 。目的是最大化类间元素的同质性和类间元素的异质性 。主要依据是同一数据集中收集的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够相似 。
备注:1 。system 聚类方法可以对变量或记录进行分类，而K-means方法只能对记录进行分类；2.K-means法要求分析人员事先知道有多少类样本被分类；3.要求变量的多元正态性和方差齐性 。应用领域:市场细分、消费者行为划分、抽样方案设计等优点:聚类 分析模型的优点是结论形式直观简洁 。缺点:样本量大时很难得到聚类的结论 。
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