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聚类分析有什么用,spss聚类分析有什么用

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什么是聚类 分析？为什么聚类 分析现实中获得的数据并没有进行分类，而是为了对它们进行分类聚类 分析 。什么是聚类分析聚类分析 ， 又称为group分析 ， 是研究(样本或指标)分类问题的一种统计学 ， 聚类 分析主要解决什么样的实际问题？取分析的变量，得到分析的结果 ， 聚类 分析，有哪些应用领域 。

1、 聚类 分析(clusteranalysis我们来看看这里聚类 分析 。比较流行的方法有聚类和K-means 聚类 ， 属于split 聚类方法 。KMeans算法的思想很简单 。对于给定的样本集，根据样本之间的距离将其划分为k个聚类 。让簇内的点尽可能的紧密连接，让簇间的距离尽可能的大 。目标是最小化Esum(x\miu_i)，其中\miu_i是每个聚类的平均值 。直接求上述公式的最小值并不容易，这是一个NP难问题，所以采用了启发式迭代法KMeans 。

上面的图A代表初始数据集，假设k3 。在图B中，我们随机选取三个K类别对应的类别质心，即图中的红绿和草绿质心 ， 然后分别求出样本中所有点到这三个质心的距离，将每个样本的类别标记为与样本距离最小的类别，如图c所示，计算样本与红绿和草绿质心的距离后，第一次迭代后得到所有样本点的类别 。此时 ， 我们找到我们当前点的新质心，分别标记为红色、绿色和草绿色，重复这个过程 ， 将所有点的类别标记为最近质心的类别 ， 找到新质心 。
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2、 聚类 分析方法应用于哪些问题的研究1 。聚类分析Features聚类分析(聚类分析)是根据个体自身的特点来研究个体的方法，旨在对相似的事物进行分类 。它的原理是一样的 。不同阶级的个人之间有很大的差异 。该方法有三个特点:适用于无先验知识的分类 。如果没有这些事先的经验或一些国际、国内和行业标准，分类将是任意和主观的 。这时候只要设置相对完善的分类变量就可以了 。

按照消费者的购买规模进行分类很容易，但是在进行数据挖掘时，按照消费者的购买规模、家庭收入、家庭支出、年龄等指标进行分类通常比较复杂 ， 而聚类分析method可以解决这类问题；聚类分析 method是一种探索性的分析method，可以分析根据相似性原理对事物进行分组，是数据挖掘中常用的技术 。如果这种成熟的统计方法

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