锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

聚类分析求中心点,重心法求聚类分析

经验分享睿知

聚类 分析特征矩阵怎么样聚类距离中心的相似度 。聚类 分析看特征矩阵聚类中心需要基于对象的相似性 ， 这个分类的过程是聚类 分析，数据分析of聚类分析RFM分析只能用于客户行为分析，其中包含的信息很少，聚类 分析又称为group 分析，是一种统计学分析研究(样本或指标)分类的方法 。

1、 聚类 分析(ClusterAnalysis 聚类，把相似的东西聚集在一起，把不相似的东西归入不同类别的过程 。这是一种将复杂数据简化为几个类别的方法 。有m个样本单元，每个样本测量n个指标(变量) 。原始数据矩阵中指标的选取非常重要 。必要性要求与聚类 分析的目的密切相关 。代表性要求并不是越多越好:反映待分类变量的特征差异化要求:不同类别研究对象的取值存在明显差异；独立性要求:变量不能高度相关(孩子的生长身高和体重非常相关)；分散性要求:分布最好不集中在数值范围内，当各种标准测量值的尺度相差太大 ， 或者数据不符合正态分布时，可能需要进行数据标准化 。

2、(21所谓聚类 分析是将个体按照特征进行分类，使同一类别的个体相似度高，不同类别差异大 。这样研究者就可以根据不同类别的特点进行分析，制定出适合不同类别的解决方案 。聚类 分析主要用于市场细分和用户细分领域 。如何把个人分成不同的类别？为了合理地开展聚类常用的指标有“距离”和“相似系数” 。

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 。
【聚类分析求中心点,重心法求聚类分析】
类别生成后，计算每个类别的中心点，然后计算每个点到中心点，根据距离重新选择类别 。当产生新的类别时，根据中心点再次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 。

    推荐阅读


    上一篇：多因素方差结果分析,双因素方差分析spss实例

    下一篇：linux内核分析及编程,LINUX内核源代码情景分析