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聚类分析 模型 消费者感知

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用聚类 分析、层次聚类法、分解法、树形图2对客户进行分类后 。无等级聚类分部，聚类 分析的假设是数据之间存在相似性，层次聚类-4/案例(关于聚类-4/的介绍 ， 请参考我之前的笔记:聚类- 。
1、人工智能之模式识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中识别的基础是认知认知:获得事物的特征概念；抽象识别识别:根据特征确定具体事物是否是某事物的概念分类模式；认识一类事物的共同特征；认识事物的概念分类模式；根据事物的特点对概念进行分类；并训练(学习)得到分类器/ -2/参数两种模式:有监督学习和无监督学习 。对于每个类别，给定一些样本以形成带有类别标签的训练样本集分类器 。通过分析每个样本，可以发现属于同一类别的样本有哪些共同特征 。从训练集学习到具体的分类决策规则 ， 监督学习分类器通过监督学习模式学习到每个类别样本的特征都是关于某个类别概念的知识 。
【聚类分析 模型 消费者感知】
2、关于满意度研究影响得分因素的思考V1.0医改满意度的研究包括方方面面，最终的数据结果和结论是这些方面综合影响的结果 。目前满意度研究至少是基于目标的，研究思路的确定、指标的设计、问卷的设计和发放、数据的收集方法以及最终满意度的计算方法都是不同的 。一、满意度研究的目的不同的满意度研究目的会给整体满意度研究效果带来很大的差异 。目前满意度的研究目的主要分为三类:第一类是考核 ， 旨在评价各部门或岗位工作人员的绩效 。
这类满意度研究的指标评估，要求公平性高于客观性 。所以考虑到不同客户的实际情况，提前与客户确认 。对于这种满意度研究 ， 客户根据自己的评估目标进行调整 。比如那些可能直接影响群众的重要满意度指标，一旦客户的工作职能不突出，就可能不纳入评价或者评价指标偏低 。第二种满意度研究主要是需求/问题挖掘，这种满意度研究的最终目的是控制产品和服务的质量 。
3、因子 分析法的概念1 。主成分分析主成分分析它主要是一种探索性的技术 。之前分析多数据进行分析 。主成分分析很少单独使用:a、了解数据 。(screeningthedata)、b、聚类分析(聚类分析)一起使用，c、判别式分析一起使用 。比如变量多，情况少时，直接用判别式-即可 。这时可以用主成分来简化变量 。d .在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数) ， 也可以用来处理共线性 。

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