聚类分析实例
聚类分析实例分析题(推荐文档)
5.2酿酒葡萄的等级划分5.2.1葡萄酒的质量分类由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。
我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。
通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。
在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。
为此我们需要进一步细化等级。
为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。
通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。
5.2.2建立模型在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。
聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。
所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。
为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。
这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。
面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。
现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。
建立数据阵，具体数学表示为：1111...............m n nm X X X X X ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（5.2.1） 式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品；列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们对数据进行分类和分组，发现数据中的潜在模式和规律。
在现实生活和工作中，聚类分析有着广泛的应用，下面我们将介绍几个聚类分析的应用案例。
首先，聚类分析在市场营销领域有着重要的应用。
在市场营销中，我们常常需要对顾客进行分类，以便针对不同类别的顾客制定不同的营销策略。
通过聚类分析，我们可以根据顾客的消费行为、偏好等特征将顾客进行分类，从而更好地理解顾客群体的特点，并针对性地开展营销活动，提高营销效果。
其次，聚类分析在医学领域也有着重要的应用。
在医学研究中，我们常常需要对疾病患者进行分类，以便更好地了解不同类型患者的病情特点和治疗效果。
通过聚类分析，我们可以根据患者的临床表现、病情指标等特征将患者进行分类，从而更好地指导临床诊断和治疗方案的制定，提高治疗效果和患者生存率。
此外，聚类分析还在推荐系统中有着重要的应用。
在电子商务平台和社交媒体平台上，推荐系统可以根据用户的行为和偏好向其推荐商品、信息等内容。
而聚类分析可以帮助推荐系统对用户进行分类，从而更好地理解用户的兴趣和偏好，提高推荐的准确性和个性化程度，增强用户体验。
最后，聚类分析还在金融领域有着重要的应用。
在金融风控和信用评估中，我们常常需要对客户进行分类，以便更好地评估客户的信用风险和制定个性化的信贷方案。
通过聚类分析，我们可以根据客户的财务状况、信用记录等特征将客户进行分类，从而更好地了解客户的信用状况，提高风险控制的精准度和效果。
总之，聚类分析在各个领域都有着重要的应用，它可以帮助我们更好地理解数据和问题的本质，发现数据中的潜在规律和价值信息，为决策提供科学依据。
随着数据科学和人工智能技术的不断发展，相信聚类分析的应用领域会越来越广泛，对我们的生活和工作产生越来越大的影响。
聚类分析案例范文
聚类分析案例范文聚类分析是一种无监督机器学习算法，它通过将数据集中的观测值分成不同的组或簇来发现数据之间的内在结构和相似性。
这种方法可以帮助我们理解数据集，发现隐藏的模式和关联性，并且可以应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和图像处理等。
以下是一个关于使用聚类分析方法的案例研究，该案例介绍了如何使用聚类分析来帮助一家电商企业在众多商品中挖掘潜在的市场细分。
背景介绍：电商企业销售了大量商品，这些商品拥有不同的特征和属性。
该企业希望利用这些数据来了解他们的客户，并为不同的产品类型制定个性化的推广和营销策略。
为了实现这一目标，他们决定使用聚类分析方法来将客户细分成不同的群组，并理解他们的相似性和差异性。
数据收集：该企业从其销售系统中收集了一份包含多个属性的数据集。
这些属性包括：年龄、性别、购买历史、购买频率、平均订单金额等。
这些属性可以反映客户的购买行为和偏好。
数据预处理：在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括对缺失值进行处理、进行数值归一化等。
然后，根据业务需求，选择适当的聚类算法和合适的距离度量方法。
聚类分析过程：在本案例中，采用了一种常见的聚类方法--K均值聚类算法，该算法通过计算数据点之间的欧氏距离来度量它们之间的相似度。
首先，选择合适的K值（聚类簇的个数）。
然后，在初始阶段，随机选择K个点作为聚类中心。
再通过计算每个数据点与聚类中心的距离，并将其归类到最近的聚类簇。
接下来，根据已经分配到每个聚类中的数据点，重新计算新的聚类中心。
这个过程将迭代，直到达到停止准则，如聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
聚类结果分析：在完成聚类过程后，可以根据每个聚类中心的特征和属性，对数据集进行可视化和解释。
这将帮助企业理解各个群组的特征和差异，并从中提取有价值的洞察力。
进而，企业可以根据不同群组的特征制定个性化的营销策略，提高销售和客户满意度。
总结：通过使用聚类分析方法，该电商企业成功地将其客户细分为几个不同的群组。
聚类分析案例
聚类分析案例聚类分析是一种常见的数据分析方法，它能够将数据集中的观测值划分为若干个类别，使得同一类别内的观测值相似度较高，不同类别之间的观测值相似度较低。
聚类分析在市场细分、社交网络分析、医学图像分析等领域都有着广泛的应用。
本文将以一个实际的案例来介绍聚类分析的应用过程。
案例背景：某电商平台希望对其用户进行细分，以便更好地了解用户需求，精准推荐商品。
为此，他们收集了用户的浏览、购买、评价等行为数据，希望通过聚类分析将用户分成不同的群体。
数据准备：首先，我们需要对数据进行清洗和整理。
去除缺失值、异常值，对数据进行标准化处理，以便消除不同维度之间的量纲影响。
然后，我们可以利用主成分分析（PCA）等方法对数据进行降维，以便更好地展现数据的内在结构。
模型选择：在数据准备完成后，我们需要选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本案例中，我们选择了K均值聚类算法，因为该算法简单易实现，并且适用于大规模数据。
聚类分析：经过数据准备和模型选择后，我们开始进行聚类分析。
首先，我们需要确定聚类的数量K。
这里我们可以采用肘部法则、轮廓系数等方法来确定最佳的K值。
然后，我们利用K均值聚类算法对数据进行分组，得到每个用户所属的类别。
结果解释：得到聚类结果后，我们需要对每个类别进行解释和分析。
通过对每个类别的特征进行比较，我们可以揭示出不同类别用户的行为特点和偏好。
比如，某一类用户可能更倾向于购买高价值商品，而另一类用户更注重商品的品质和口碑。
应用建议：最后，我们可以根据聚类结果给出相应的应用建议。
比如，对于高价值用户群体，电商平台可以加大对其的推荐力度，提供更多的个性化服务；对于偏好品质和口碑的用户群体，可以加强品牌营销和口碑传播，以吸引更多类似用户。
总结：通过本案例的介绍，我们可以看到聚类分析在用户细分和个性化推荐方面的重要作用。
通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户需求，提供更精准的推荐服务，从而提升用户满意度和交易量。
聚类分析及其应用实例ppt课件
Outlines
聚类的思想 常用的聚类方法 实例分析：层次聚类
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
3. 实例分析：层次聚类算法
定义：对给定的数据进行层次的分解
第4 步
➢
凝聚的方法（自底向上）『常用』
思想：一开始将每个对象作为单独的
第3 步
一组，然后根据同类相近，异类相异 第2步 的原则，合并对象，直到所有的组合
并成一个，或达到一个终止条件。 第1步
a, b, c, d, e c, d, e d, e
X3 Human（人） X4 Gorilla（大猩猩） X5 Chimpanzee（黑猩猩） X2 Symphalangus（合趾猿） X1 Gibbon（长臂猿）
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
离差平方和法（ ward method ）：
各元素到类中心的欧式距离之和。
Gp
Cluster P
Cluster M
Cluster Q
D2 WM Wp Wq
G q
在整堂课的教学中，刘教师总是让学 生带着 问题来 学习， 而问题 的设置 具有一 定的梯 度，由 浅入深 ，所提 出的问 题也很 明确
凝聚的层次聚类法举例
Gp G q
Dpq max{ dij | i Gp , j Gq}
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聚类分析应用案例
聚类分析应用案例
简介
聚类分析是一种无监督研究方法，旨在将数据样本划分为具有相似特征的群组或类别。
在许多领域中，聚类分析被广泛应用于数据分析、模式识别和信息检索等任务。
本文将介绍聚类分析在实际应用中的一些案例。
零售行业中的市场细分
零售行业需要了解其客户群体的特征以制定有效的营销策略。
通过聚类分析，可以将顾客细分为不同的群组，例如消费惯相似的群体、购买力相近的群体等。
基于这些细分结果，零售商可以有针对性地开展宣传活动、提供个性化服务，从而提高市场竞争力。
医疗领域中的疾病分类
在医疗领域，聚类分析可以用于疾病分类和诊断。
通过对患者的症状、体征和病史等信息进行聚类，可以将患者群体划分为具有相似疾病特征的子群。
这有助于医生进行更精确的诊断和制定个性化的治疗方案。
社交媒体分析中的用户群体划分
在社交媒体分析中，聚类分析可用于划分用户群体，了解不同用户的兴趣、行为模式和需求。
以这些群体为基础，企业可以更好地理解目标用户，并设计出更精准的推广活动和产品策略。
金融领域中的风险管理
在金融领域，聚类分析可以用于风险管理。
通过对客户的财务信息、投资偏好和风险承受能力等进行聚类，可以将客户划分为不同的风险群体。
这可以帮助金融机构识别高风险客户，并采取相应的风险控制措施。
总结
聚类分析是一种强大而灵活的数据分析工具，在各个领域都有广泛的应用。
本文介绍了其在零售行业、医疗领域、社交媒体分析和金融领域中的应用案例。
聚类分析可以帮助我们理解数据的内在结构、找到相似的群体，并基于这些群体进行个性化的决策和策略制定。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象分成不同的类别或簇，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。
聚类分析广泛应用于市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域。
本文将介绍几个聚类分析的应用案例，以便更好地理解聚类分析在实际问题中的应用。
首先，聚类分析在市场分析中的应用。
在市场营销中，企业需要了解消费者的偏好和行为，以便更好地制定营销策略。
通过对消费者数据进行聚类分析，可以将消费者分成不同的群体，从而更好地理解他们的需求和行为模式。
例如，一家零售商可以通过聚类分析将消费者分成价格敏感型、品牌忠诚型、功能导向型等不同的群体，从而有针对性地进行促销活动和产品定位。
其次，聚类分析在社交网络分析中的应用。
随着社交网络的兴起，人们在社交网络上的行为数据变得越来越丰富。
通过对社交网络数据进行聚类分析，可以发现不同的社交群体和用户行为模式。
例如，一家社交网络平台可以通过聚类分析将用户分成信息分享型、社交互动型、内容创作型等不同的群体，从而更好地满足用户需求，提高用户留存和活跃度。
再次，聚类分析在生物信息学中的应用。
生物信息学是研究生物学数据的计算机科学领域，其中大量的生物数据需要进行分析和挖掘。
通过对生物数据进行聚类分析，可以发现不同的基因型、蛋白质结构等生物特征。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行聚类分析，可以发现不同的癌症亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
最后，聚类分析在医学诊断中的应用。
在医学诊断中，医生需要根据患者的症状和检查数据进行疾病诊断。
通过对患者数据进行聚类分析，可以发现不同的疾病类型和临床表现。
例如，通过对心脏病患者的临床数据进行聚类分析，可以发现不同的心脏病亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
综上所述，聚类分析在市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域都有重要的应用价值。
通过对不同领域的应用案例进行分析，可以更好地理解聚类分析的原理和方法，为实际问题的解决提供重要参考。
聚类分析法经典案例
聚类分析法经典案例
聚类分析是一种常用的数据分析方法，它能够将相似的观察对象分为一组，并将不相似的对象分为不同的组。
下面将介绍一个经典的聚类分析案例。
在电信行业，客户流失是一个非常重要的问题。
为了降低客户流失率，一家电信公司希望通过聚类分析来识别客户流失的特征，以便进行有针对性的营销策略。
首先，该公司收集了一些客户数据，如客户的年龄、性别、月平均消费金额、通话时长等。
然后，利用聚类分析方法，将客户分为不同的组。
在这个案例中，我们可以采用k-means聚类算法。
通过聚类分析，该公司发现了三个客户群体。
第一组客户是高消费高通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很高。
第二组客户是低消费低通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很低。
第三组客户是高消费低通话客户，他们的平均消费金额很高，但通话时长很低。
利用聚类分析的结果，该公司能够采取有针对性的营销策略。
对于高消费高通话客户，他们可能是该公司的忠诚客户，可以通过提供一些优惠或奖励来保持他们的忠诚度。
对于低消费低通话客户，可以通过提供更具吸引力的套餐或增加服务内容来激发他们的消费需求。
对于高消费低通话客户，可以通过了解他们的通话行为，推出更适合他们的通话套餐，以增加他们的通话时长。
通过这个案例，我们可以看到聚类分析在客户流失预测和营销策略中的重要作用。
它可以帮助企业快速识别不同类型的客户，有针对性地制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，降低客户流失率。
聚类分析还可以应用于其他领域，如金融、医疗等，具有广泛的应用前景。
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k-means聚类”——数据分析、数据挖掘
一、概要
分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。
但就是很多时候上述条件得不到满足,尤其就是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。
聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类与类标号的训练实例。
本文介绍一种常见的聚类算法——k 均值与k 中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试图解决一个在体育界大家颇具争议的问题——中国男足近几年在亚洲到底处于几流水平。
二、聚类问题
所谓聚类问题,就就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n 个可观察属性,使用某种算法将D 划分成k 个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高。
其中每个子集叫做一个簇。
与分类不同,分类就是示例式学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一个类别,而聚类就是观察式学习,在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量,就是无监督学习的一种。
目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术与市场营销等领域,相应的算法也非常的多。
本文仅介绍一种最简单的聚类算法——k 均值(k-means)算法。
三、概念介绍
区分两个概念:
hard clustering:一个文档要么属于类w,要么不属于类w,即文档对确定的类w就是二值的1或0。
soft clustering:一个文档可以属于类w1,同时也可以属于w2,而且文档属于一个类的值不就是0或1,可以就是0、3这样的小数。
K-Means就就是一种hard clustering,所谓K-means里的K就就是我们要事先指定分类的个数,即K个。
k-means算法的流程如下:
1)从N个文档随机选取K个文档作为初始质心
2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类
3)重新计算已经得到的各个类的质心
4)迭代2～3步直至满足既定的条件,算法结束
在K－means算法里所有的文档都必须向量化,n个文档的质心可以认为就是这n 个向量的中心,计算方法如下:
这里加入一个方差RSS的概念:
RSSk的值就是类k中每个文档到质心的距离,RSS就是所有k个类的RSS值的与。
算法结束条件:
1)给定一个迭代次数,达到这个次数就停止,这好像不就是一个好建议。
2)k个质心应该达到收敛,即第n次计算出的n个质心在第n＋1次迭代时候位置不变。
3)n个文档达到收敛,即第n次计算出的n个文档分类与在第n＋1次迭代时候文档分类结果相同。
4)RSS值小于一个阀值,实际中往往把这个条件结合条件1使用
回过头用RSS讨论质心的计算方法就是否合理
为了取得RSS的极小值,RSS对质心求偏导数应该为0,所以得到质心
可见,这个质心的选择就是合乎数学原理的。
K-means方法的缺点就是聚类结果依赖于初始选择的几个质点位置,瞧下面这个例子:
如果使用2－means方法,初始选择d2与d5那么得到的聚类结果就就是
｛d1,d2,d3｝｛d4,d5,d6｝,这不就是一个合理的聚类结果
解决这种初始种子问题的方案:
1)去处一些游离在外层的文档后再选择
2)多选一些种子,取结果好的(RSS小)的K个类继续算法
3)用层次聚类的方法选择种子。
我认为这不就是一个合适的方法,因为对初始N 个文档进行层次聚类代价非常高。
以上的讨论都就是基于K就是已知的,但就是我们怎么能从随机的文档集合中选择这个k值呢？
我们可以对k去1～N分别执行k-means,得到RSS关于K的函数下图:
当RSS由显著下降到不就是那么显著下降的K值就可以作为最终的K,如图可以选择4或9。
四、算法及示例
k 均值算法的计算过程非常直观:
1、从D 中随机取k 个元素,作为k 个簇的各自的中心。
2、分别计算剩下的元素到k 个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。
3、根据聚类结果,重新计算k 个簇各自的中心,计算方法就是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
4、将D 中全部元素按照新的中心重新聚类。
5、重复第4 步,直到聚类结果不再变化。
6、将结果输出。
由于算法比较直观,没有什么可以过多讲解的。
下面,我们来瞧瞧k-means 算法一个有趣的应用示例:中国男足近几年到底在亚洲处于几流水平？
今年中国男足可算就是杯具到家了,几乎到了过街老鼠人人喊打的地步。
对于目前中国男足在亚洲的地位,各方也就是各执一词,有人说中国男足亚洲二流,有人说三流,还有人说根本不入流,更有人说其实不比日韩差多少,就是亚洲一流。
既然争论不能解决问题,我们就让数据告诉我们结果吧。
下图就是采集的亚洲15 只球队在2005 年-2010 年间大型杯赛的战绩(由于澳大利亚就是后来加入亚足联的,所以这里没有收录)。
其中包括两次世界杯与一次亚洲杯。
我提前对数据做了如下预处理:对于世界杯,进入决赛圈则取其最终排名,没有进入决赛圈的,打入预选赛十强赛赋予40,预选赛小组未出线的赋予50。
对于亚洲杯,前四名取其排名,八强赋予5,十六强赋予9,预选赛没出现的赋予17。
这样做就是为了使得所有数据变为标量,便于后续聚类。
下面先对数据进行[0,1]规格化,下面就是规格化后的数据:
其中包括两次世界杯与一次亚洲杯。
我提前对数据做了如下预处理:对于世界杯,进入决赛圈则取其最终排名,没有进入决赛圈的,打入预选赛十强赛赋予40,预选赛小组未出线的赋予50。
对于亚洲杯,前四名取其排名,八强赋予5,十六强赋予9,预选赛没出现的赋予17。
这样做就是为了使得所有数据变为标量,便于后续聚类。
下面先对数据进行[0,1]规格化,下面就是规格化后的数据:
从做到右依次表示各支球队到当前中心点的欧氏距离,将每支球队分到最近的簇,可对各支球队做如下聚类:
中国C,日本A,韩国A,伊朗A,沙特A,伊拉克C,卡塔尔C,阿联酋C,乌兹别克斯坦B,泰国C,越南C,阿曼C,巴林B,朝鲜B,印尼C。
第一次聚类结果:
A:日本,韩国,伊朗,沙特;
B:乌兹别克斯坦,巴林,朝鲜;
C:中国,伊拉克,卡塔尔,阿联酋,泰国,越南,阿曼,印尼。
下面根据第一次聚类结果,调整各个簇的中心点。
A 簇的新中心点为: {(0、3+0+0、24+0、3)/4=0、21,(0+0、15+0、76+0、76)/4=0、4175,(0、19+0、13+0、25+0、06)/4=0、1575} = {0、21, 0、4175, 0、1575}
用同样的方法计算得到B 与C 簇的新中心点分别为{0、7, 0、7333, 0、4167},{1, 0、94,0、40625}。
用调整后的中心点再次进行聚类,得到:
第二次迭代后的结果为:
中国C,日本A,韩国A,伊朗A,沙特A,伊拉克C,卡塔尔C,阿联酋C,乌兹别克斯坦B,泰国C,越南C,阿曼C,巴林B,朝鲜B,印尼C。
结果无变化,说明结果已收敛,于就是给出最终聚类结果:
亚洲一流:日本,韩国,伊朗,沙特
亚洲二流:乌兹别克斯坦,巴林,朝鲜
亚洲三流:中国,伊拉克,卡塔尔,阿联酋,泰国,越南,阿曼,印尼
瞧来数据告诉我们,说国足近几年处在亚洲三流水平真的就是没有冤枉她们,至少从国际杯赛战绩就是这样的。
其实上面的分析数据不仅告诉了我们聚类信息,还提供了一些其它有趣的信息,例如从中可以定量分析出各个球队之间的差距,例如,在亚洲一流队伍中,日本与沙特水平最接近,而伊朗则相距她们较远,这也与近几年伊朗没落的实际相符。
另外,乌兹别克斯坦与巴林虽然没有打进近两届世界杯,不过凭借预算赛与亚洲杯上的出色表现占据B 组一席之地,而朝鲜由于打入了2010 世界杯决赛圈而有幸进入B 组,可就是同样奇迹般夺得2007年亚洲杯的伊拉克却被分在三流,瞧来亚洲杯冠军的分量还不如打进世界杯决赛圈重啊。
其它有趣的信息,有兴趣的朋友可以进一步挖掘。