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聚类分析建模

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按聚类 分析、"聚类分析" 16聚类分析对客户进行分类后 。聚类 分析的假设是数据之间存在相似性，使用k means聚类-2/两类问题聚类-2/是一种无监督的学习方法，按照一定的条件，将相对同质的样本正式归类到一个聚类中(俗话说物以类聚，人以群分) 。

1、 聚类模型的评价指标误差平方和(SSE)又称组内误差平方和 ， 是机器学习中非常重要的概念，广泛应用于聚类和回归算法中 。在聚类算法中，所谓误差平方和是指每个数据点的误差，即其到最归属类别质心的欧氏距离 ， 然后求和得到误差平方和 。在聚类算法中 ， SSE是我们判断模型是否最优的一个重要指标 。我们希望得到给定k值下SSE最小的模型，即聚类模型的SSE越小越好，这也是聚类算法的核心优化条件 。

2、基于RFM模型的客户分群和K-Means 聚类 分析数据源是来自Kaggle的跨国数据集，包含了2010年12月12日至2011年12月9日在英国注册的无店铺网络零售业务的所有交易 。公司主要销售各具特色的全场礼品，客户多为批发商 。分析目的是根据RFM模型对客户进行分类，根据用户的实际购买行为数据划分用户群体，然后根据不同的分类信息划分不同的群体进行操作，使企业更有效地获取客户，使客户更满意，留住客户成为高价值客户，避免客户流失 。

3、利用Kmeans 聚类 分析两类问题聚类分析是一种无监督的学习方法 。按照一定的条件将相对同质的样本归为一类(俗话说物以类聚，人以群分) 。聚类是考察点集，按照某种距离来度量 。聚类的目标是使同一簇内的点之间的距离更短，而不同簇内的点之间的距离更大 。两种方法的比较:在Kmeans 聚类中 ， 预先指定要生成的类别数，然后根据类别数自动聚合对应的类别 。

【聚类分析建模】生成类别时 ， 计算每个类别的中心点，然后计算每个点到中心点的距离，根据距离重新选择类别 。当产生新的类别时 ， 再次根据中心点重复选择类别的过程，直到中心点的变化不再明显 。根据中心点生成的最终类别是聚类的结果 。如图 ， 需要在一组对象中生成三个类别，所有类别自然聚焦在一起 。在层次结构聚类中，不需要指定类别的数量 ， 可以根据人的要求划分聚类的最终数量 。

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