聚类分析法的原理及应用
聚类分析法
聚类分析法聚类分析法（ClusterAnalysis）是一种基于模式识别及统计学理论的数据挖掘技术，它通过让数据集中的项以有联系的方式归入不同的簇（Cluster）来呈现其特征，以此发掘出隐藏在数据背后的所谓的“模式”和知识。
聚类分析法主要应用于定性分析（Qualitative Analysis）、模式识别、决策分析（Decision Analysis）、图象处理（Image Processing）、系统自动推理（System Inference）等领域，其主要性质属于非监督式学习。
基本流程聚类分析法的基本流程包括：数据准备（Data Preparation）、预处理（Pre-processing）、聚类（Clustering）、结果评估（Result Evaluation）等步骤。
在数据准备阶段，需要完成原始数据的清洗、转换、结构化以及标准化等操作。
而预处理步骤同样很重要，在此步骤中，可以得到样本的特征数据，并用于聚类模型的建立。
接下来，便是聚类的核心步骤了，完成聚类需要确定聚类的具体方法，例如层次聚类（Hierarchical Clustering）、基于密度的聚类（Density-Based Clustering）、均值聚类（K-means Clustering）等。
最后便是评估结果，在这一步中，会根据聚类的执行情况以及聚类的结果，采用相应的评估指标，对聚类结果做出评价，确定聚类模型的合理性。
工作原理聚类分析法的工作原理，主要是利用距离函数（Distance Function）来度量数据项之间的距离，从而将数据项归入不同的簇。
常用的距离函数有欧氏距离（Euclidean Distance）、曼哈顿距离（Manhattan Distance）、闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）、切比雪夫距离（Chebyshev Distance）等。
其中欧氏距离被广泛应用，由于它比较容易实现，可以很好地表现出数据项之间的相似性。
第十四章-聚类分析
也叫快速聚类\动态聚类、逐步聚类、迭代 聚类）（quick cluster method、kmeans model ）
适用于样本量很大的情形，用系统聚类法 计算的工作量极大，作出的树状图也十分复 杂, 不便于分析
1、原理
➢选择初始凝聚点 ➢根据欧氏距离将每个样品归类 ➢各类的重心代替初始凝聚点 ➢根据欧氏距离将每个样品归类，…… ➢直至达到指定的迭代次数或达到终止迭代的 判据要求
8.Mcquitty的相似分析法(Mcquitty's similarity analysis)
9.最大似然估计法(EML)
10.密度估计(density linkage)
11.两阶段密度估计法(two-stage density linkage)等。
4、系统聚类法的性质
➢ 单调性
中间距离法、重心法不具有单调性 ➢ 空间的浓缩与扩张
4、菜单：
Analyze-classify-K means Cluster
5、分析实例(P416 data13-02)
三、Hierarchical Cluster 过程 1、系统聚类的基本思想
➢ 相近的聚为一类(以距离表示，样品聚类) ➢ 相似的聚为一类(以相似系数表示，变量聚类)
2、方法原理
9、共线性问题
对纪录聚类结果有较大的影响 最好先进行预处理
10、变量的标准化
变量变异程度相差非常大时需要进行 标准化后会削弱有用变量的作用
11、异常值
影响较大 还没有比较好的解决办法 应尽力避免
12、分类数
从实用角度讲，2～8类比较合适
13、专业意义
一定要结合专业知识进行分析
二、K-means Cluster 过程
聚类分析法
0 1 0 5 4 7 6 10 9
0 2 5
0 3
0 4 6 9
0 2 5 0 3 0
0
系统聚类分析应用
(3) D(1)中的最小元素是D34=2，合并G3和G4成 G7，计算新类G， 与其它类间的距离，距离矩阵D2如下:
G6 G6 G3 G4 G5 G3 G4 G5 G6 G7 G5 G6 G7 G5
0 1 0 5 4 7 6 10 9
0 2D(0)中最小元素是D12 =1,于是将GI和G2合并成新类G6,计算G6 与其它类的距离，距离矩阵D(1),如下图：
G1 G1 G2 G3 G4 G5 G2 G3 G4 G5 G6 G3 G4 G5 G6 G3 G4 G5
购物环境 73 66 84 91 94
服务质量 68 64 82 88 90
例：16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种变量：
聚类分析的可用处
• 市场销售: 帮助市场人员发现客户中的不同群体，然后用这些 知识来开展一个目标明确的市场计划； • 土地使用: 在一个陆地观察数据库中标识那些土地使用相似的 地区； • 保险: 对购买了汽车保险的客户，标识那些有较高平均赔偿成 本的客户； • 城市规划: 根据类型、价格、地理位置等划分不同类型的住宅 ；
感性词汇的筛选：首先参考探讨设计意象的相关研究与相关流行杂志和网站,去 除形容产品物理性的词汇,整理出常用的探讨产品意象的形容词汇118个。去掉意 义重复和相近的词汇,得到34个形容词。
如图所得：
归纳总结形容词：后经30名受测者,其中有设计教育背景的受测者占五分之四, 任意挑选出适合形容豆浆机产品的形容词,将选出的结果加总排序归纳出感觉 形容词10个,并找出与该语对意义相对的形容词形成语对。
经济统计数据的聚类分析方法
经济统计数据的聚类分析方法引言：经济统计数据是经济研究和政策制定的重要基础，通过对经济数据的分析和解读，可以帮助我们了解经济的发展趋势、结构特征以及潜在问题。
而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将相似的经济指标归为一类，帮助我们更好地理解经济数据的内在联系和规律。
本文将介绍经济统计数据的聚类分析方法，探讨其在经济研究中的应用。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它通过对数据集进行分组，将相似的样本归为一类。
其基本原理是通过计算样本之间的相似性或距离，将相似性较高的样本划分为同一类别。
聚类分析可以帮助我们发现数据集中的内在结构，并将数据集划分为若干个互不重叠的类别。
二、经济统计数据的聚类分析方法在进行经济统计数据的聚类分析时，首先需要选择适当的指标。
常用的指标包括国内生产总值、消费者物价指数、劳动力参与率等。
接下来，我们可以使用不同的聚类算法对这些指标进行分析。
1. K-means聚类算法K-means是一种常用的聚类算法，它将数据集分为K个互不重叠的类别。
该算法首先随机选择K个初始聚类中心，然后通过计算每个样本与聚类中心的距离，将样本分配给距离最近的聚类中心。
接着，更新聚类中心的位置，并迭代上述过程，直到聚类中心的位置不再发生变化。
K-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感，因此需要进行多次试验，选取最优的结果。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上的聚类方法，它首先将每个样本视为一个独立的类别，然后通过计算样本之间的相似性，逐步将相似的样本合并为一类。
该算法可以生成一个聚类树状图，帮助我们观察不同层次的聚类结果。
层次聚类算法的优点是不需要预先指定聚类个数，但是计算复杂度较高。
3. 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于样本密度的聚类方法，它将样本空间划分为具有高密度的区域和低密度的区域。
该算法通过计算每个样本周围的密度，并将密度较高的样本作为核心对象，进而将其邻近的样本归为一类。
聚类分析与排列分析的原理和应用
聚类分析与排列分析的原理和应用植物学专业zw引言20世纪90年代以来，随着数据库和信息技术的发展，由于互联网技术的普及和企业、个人数据的积累，我们可以轻松的获取并存储大量的重要数据。
但是如何对我们所感兴趣的数据信息进行提取和分析，这就迫切需要一种新的数据提取软件，它能够自动地、快速地、智能地把历史数据归纳成为有指导意义的信息。
而数据挖掘技术具有较强的数据处理能力（刘同明等，2001）。
聚类分析就是数据挖掘技术的一种。
聚类分析是统计学的一项分支，并且逐渐形成了一个系统的体系（Everitt et al,2001）。
目前，聚类分析主要应用于两个领域，一个是模式识别领域，另外一个便是数据挖掘领域。
近年来，聚类分析技术已经逐渐成为数据挖掘应用中的一个富有生命力的研究方向。
我们面对海量数据的时候，首先必须要做的就是对它进行归类，对原始数据进行归类的一种方法就是聚类分析法，它是将抽象的或者物理的数据，根据它们之间的相近程度，分为若干个类别，并且使得同一个组内数据具有比较高的相似度，而相异组的对象数据关联距离较大。
聚类分析的应用十分广泛（刘艳霞等，2008），在生物学领域里，聚类分析可以推导动植物的分类，基因的分类分析，获得对种群中固有结构的认识。
在商务市场领域，聚类分析可以帮助市场分析工程师从客户的基本信息库中发现不同的客户群体，针对不同的客户群，制定不同的购买模式，从而可以使利益最大化。
在模式识别中，聚类可以用于语音识别、字符识别、雷达信号识别、文本识别等方面。
聚类分析方法还可以应用于机器自动化和工具状态检测，以及进行气候分类、食品检验和水质分析，另外，数据挖掘中的聚类分析的一个重要功能是仅仅用聚类分析构成算法工具来描述、分析数据，并且概括其分布。
另外，聚类分析也可以作为其他数据挖掘方法的预处理步骤。
因此，在广泛的应用领域中，聚类方法起着非常重要的作用。
聚类分析原理和应用聚类就是抽象的或者物理的数据，依据它们的相似性或者相似程度，将其分为若干组，同一组内的成员具有高度的相似性质，聚类就是具有相似特性的对象的集合，跟平常说的“物以类聚”相似（方开泰等，1982）。
聚类分析
算法
聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类： 划分方法、层次方法、基于密度方法、基于格方法和基于模型方法。
1划分方法(PAM:PArtitioning method)首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位 技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application), CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search). FCM 2层次方法(hierarchical method)创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解） 和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合 并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。典型的这类方法包括： BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)方法，它首先利用进行优化。
主要步骤
1.数据预处理，
2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，
3.聚类或分组，
4.评估输出。
数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特 征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行 聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会 导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
聚类算法在多元统计分析中的应用
聚类算法在多元统计分析中的应用随着数据分析技术的发展，多元统计分析已经成为实现高质量决策的必备工具。
多元统计分析可以对多个变量之间的关系进行综合性分析，从而协助人们判断数据背后的含义，发掘出数据背后的规律和趋势。
作为多元统计分析的一种重要方法，聚类分析可以将数据样本的成员划分为若干个类别，每个类别内的成员相似度较高，在类别之间的成员相似度则较低。
聚类算法在多元统计分析中的应用非常广泛，可以用于市场细分、客户群体分析、新品定位、市场研究等多个领域。
一、聚类算法的基本原理聚类分析的基本任务是将样本划分为若干个类别。
聚类算法的基本原理是将样本之间相似的特征放在同一类别中，不相似的放在不同类别中。
聚类算法首先需要确定一种距离或相似性度量方式，根据样本之间的距离或相似程度，将样本划分为若干个类别，从而实现聚类分析。
聚类算法通常分为层次聚类和划分聚类两种类型。
层次聚类是一种可视化的聚类方法，它把样本点逐渐合并到一个大的集群中。
划分聚类则是将样本集分成很多不相交的子集群。
二、聚类算法的应用聚类算法在多元统计分析中的应用非常广泛，下面列举了几个常见的应用领域：1. 市场细分在市场细分中，聚类算法可以通过对客户基本信息、消费行为、品味偏好等多个因素的综合分析，将客户划分为若干个类别，用以指导公司产品营销策略。
例如，在服装公司中，聚类算法可以将客户划分为不同的购物类型，如时尚、休闲、商务等不同的消费类型，从而为店铺的定位及推广方案提供科学依据。
2. 客户群体分析客户群体分析通常是为了了解客户的需求、偏好、行为等特征，从而为企业提供更加精准的服务。
聚类算法可以将不同客户划分为不同的分群类别，针对性地开展宣传、销售等各种活动以提高客户忠诚度和满意度。
3. 新品定位新品定位需要了解消费者的需求与偏好，从而确定新产品的定位和市场竞争策略。
聚类算法可以将消费者划分为不同的习惯消费模式，了解消费者的需求和喜好，从而帮助企业做出更加科学、合理的决策。
文章透彻解读聚类分析及案例实操
文章透彻解读聚类分析及案例实操目录一、聚类分析概述 (3)1. 聚类分析定义 (4)1.1 聚类分析是一种无监督学习方法 (4)1.2 目的是将相似的对象组合在一起 (5)2. 聚类分析分类 (6)2.1 根据数据类型分为数值聚类和类别聚类 (7)2.2 根据目标函数分为划分聚类和层次聚类 (9)二、聚类分析理论基础 (10)1. 距离度量方法 (11)1.1 欧氏距离 (13)1.2 曼哈顿距离 (14)1.3 余弦相似度 (15)1.4 皮尔逊相关系数 (16)2. 聚类有效性指标 (17)三、聚类分析算法 (18)1. K-均值聚类 (19)1.1 算法原理 (21)1.2 算法步骤 (22)1.3 收敛条件和异常值处理 (24)2. 层次聚类 (25)2.1 算法原理 (26)2.2 算法步骤 (27)2.3 凝聚度量和链接度量 (28)四、案例实操 (30)1. 客户分群 (31)1.1 数据准备 (33)1.2 聚类结果分析 (34)1.3 结果应用 (35)2. 商品推荐 (36)2.1 数据准备 (37)2.2 聚类结果分析 (38)2.3 结果应用 (39)3. 新闻分类 (40)3.1 数据准备 (41)3.2 聚类结果分析 (42)3.3 结果应用 (44)五、聚类分析应用场景 (45)1. 市场细分 (46)2. 社交网络分析 (47)3. 生物信息学 (48)4. 图像识别 (49)六、讨论与展望 (51)1. 聚类分析的局限性 (52)2. 未来发展方向 (53)一、聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的对象组合在一起，形成不同的组或簇。
它根据数据的内在结构或特征，而非预先定义的类别对数据进行分组。
这种方法在数据挖掘、机器学习、市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
特征选择：从数据集中选择合适的特征，以便更好地表示数据的分布和模式。
距离度量：确定一个合适的距离度量方法，用于衡量数据点之间的相似程度。
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究聚类分析是一种常见的数据分析方法，它可以将数据按照相似性分为不同的组别，可以帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在商业领域，聚类分析可以应用于市场细分、顾客分类、产品定位等方面，帮助商家更好地了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
本文将以聚类分析方法为基础，探讨如何应用该方法对商业数据进行分析与研究。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它并不需要预先设定分类标准，而是根据数据自身的特点进行分类。
具体地，聚类分析首先需要确定相似性测量方法，常见的相似性测量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
其次，聚类分析需要确定聚类算法，常见的聚类算法包括层次聚类、k-means算法等。
层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它首先将每个样本视为一个独立的聚类，然后逐步合并近邻的聚类，直到所有样本属于一个聚类或达到预设的聚类数目。
层次聚类的优点是可以保证分类的全局最优，但是对于大规模数据集不太适用。
k-means算法是一种基于样本距离的聚类算法，它首先随机生成k个聚类中心，然后将每个样本分配到距离最近的聚类中心，接着更新每个聚类的中心位置，不断迭代直到收敛。
k-means算法的优点是运算速度快，计算量小，适用于大规模数据集。
二、商业数据聚类分析的应用在商业领域，聚类分析可以通过市场细分、顾客分类、产品定位等方面的应用，辅助企业了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
市场细分是指将市场按照一定的维度分成几个子领域，以区别不同的市场需求和特点。
市场细分可以帮助企业了解市场的需求和特点，更精准地定位市场和推广产品。
例如，对于一家餐厅来说，可以通过收集顾客的性别、年龄、消费习惯等信息，对顾客进行分类，以便针对不同的顾客群体进行营销和服务。
顾客分类是指将顾客按照一定的标准分成不同的群体，以区别不同群体的需求和特点。
顾客分类可以帮助企业洞察顾客需求，以便提供更贴近顾客的服务和产品。
因子分析与聚类分析
因子分析与聚类分析因子分析和聚类分析是数据分析中常用的统计方法，用于揭示数据中的潜在结构和关系。
本文将介绍因子分析和聚类分析的概念、原理和应用，并比较两者的异同。
一、因子分析因子分析是一种多变量分析方法，旨在通过将一组相关变量转换为较少的无关因子，减少数据的维度。
它基于假设，即这些变量背后存在一些共同的潜在因素，通过这些因素的组合来解释变量之间的关系。
因子分析的步骤如下：1. 收集数据：收集包含多个变量的数据集。
2. 确定因子数目：根据变量之间的相关性和经验判断确定因子的数量。
3. 因子提取：使用主成分分析或常见因子分析方法提取因子。
4. 因子旋转：将提取到的因子进行旋转，以便更好地解释变量之间的关系。
5. 因子解释：解释每个因子的含义和对变量的贡献。
6. 因子得分计算：计算每个观测值在每个因子上的得分。
因子分析的应用广泛，如心理学、市场研究和社会科学等领域。
它可以用于量表的构建、变量筛选和维度简化等。
二、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将对象分组为具有相似特征的类别或簇。
聚类分析基于样本之间的相似性，旨在发现数据中的结构和关系。
聚类分析的步骤如下：1. 收集数据：收集包含多个样本的数据集。
2. 确定聚类数目：通过观察数据和应用合适的聚类算法，确定聚类的数量。
3. 选择距离度量：选择合适的距离度量方法，如欧氏距离或相关系数。
4. 聚类算法选择：选择适合数据的聚类算法，如层次聚类或 K 均值聚类。
5. 聚类分析：将样本分组到不同的类别或簇中。
6. 结果评估：评估聚类结果的合理性和稳定性。
聚类分析的应用广泛，如市场细分、图像分析和基因表达数据分析等。
它可以帮助理解数据的内在结构和找出相似性较高的样本群体。
三、因子分析与聚类分析的比较尽管因子分析和聚类分析都是常用的数据分析方法，但它们在目标、应用和结果解释方面存在一些差异。
目标：因子分析旨在找到变量之间的潜在结构和因果关系，以减少数据的维度；聚类分析旨在将样本分组为具有相似特征的类别或簇。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
聚类分析法的原理及应用
1. 引言
聚类分析法是一种常见的无监督学习方法，它可以将数据集中的个体划分成若干个互不重叠的簇，使得同一个簇内的个体相似度较高，不同簇内的个体相似度较低。
本文将介绍聚类分析法的原理及应用。
2. 聚类分析法的原理
聚类分析法的原理是基于数据个体之间的相似性或距离进行聚类。
其主要步骤如下：
2.1 数据预处理
在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等操作。
这些操作旨在保证数据的准确性和可比性。
2.2 相似度度量
在聚类分析中，需要选择合适的相似度度量方法来衡量个体之间的相似性或距离。
常见的相似度度量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
选择合适的相似度度量方法对于聚类结果的准确性有着重要的影响。
2.3 聚类算法
根据相似度度量的结果，可以使用不同的聚类算法进行聚类操作。
常用的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、密度聚类等。
不同的聚类算法适用于不同的数据特征和聚类目的。
2.4 簇个数确定
在聚类分析中，需要确定合适的簇个数。
簇个数的确定对于聚类结果的解释和应用有着重要的影响。
常见的簇个数确定方法有肘部法则、轮廓系数法等。
3. 聚类分析法的应用
聚类分析法在各个领域都有广泛的应用。
以下列举了一些常见的应用场景：
3.1 市场细分
在市场营销中，聚类分析法可以根据消费者的购买行为和偏好将市场细分成不同的消费群体。
这有助于企业精准定位和个性化营销。
3.2 社交网络分析
在社交网络分析中，聚类分析法可以根据用户之间的社交关系和兴趣爱好将用
户划分成不同的社区或兴趣群体。
这有助于发现社交网络中的重要节点和推荐系统的个性化推荐。
3.3 图像分割
在计算机视觉领域，聚类分析法可以根据图像像素之间的相似度将图像进行分割。
这有助于物体识别、图像检索等应用。
3.4 城市交通规划
在城市交通规划中，聚类分析法可以根据交通网络的拓扑结构和交通流量将城
市划分成不同的交通区域。
这有助于优化交通规划和交通管理。
4. 总结
聚类分析法是一种重要的无监督学习方法，可以将数据个体划分成互不重叠的簇。
本文介绍了聚类分析法的原理及应用。
聚类分析法在市场细分、社交网络分析、图像分割、城市交通规划等领域都有广泛的应用前景。
在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的相似度度量方法和聚类算法，并确定合适的簇个数。