聚类分析的算法和应用
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种数据挖掘方法，用于将相似的数据点分组成簇。
它能够匡助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而提供洞察力和指导性的决策支持。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常用的聚类算法以及应用案例。
一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习方法，它不依赖于预先标记的训练数据。
其主要目标是通过将相似的数据点分组成簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。
聚类分析通常用于探索性数据分析和数据预处理阶段，以匡助我们理解数据的内在结构和特征。
在聚类分析中，我们需要考虑以下几个关键概念：1. 数据相似度度量：聚类算法需要一种度量方法来衡量数据点之间的相似度或者距离。
常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
2. 聚类算法：聚类算法是用于将数据点分组成簇的数学模型或者算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类评估指标：为了评估聚类结果的质量，我们需要一些指标来衡量聚类的密切度和分离度。
常用的评估指标有轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等。
二、常用的聚类算法1. K均值聚类算法：K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点分配到K个簇中，使得簇内的数据点与簇中心的距离最小化。
它的基本思想是通过迭代优化来不断更新簇中心和数据点的分配，直到达到收敛条件。
2. 层次聚类算法：层次聚类是一种基于距离或者相似度的聚类算法，它通过逐步合并或者分割簇来构建聚类层次结构。
层次聚类可以分为凝结型层次聚类和分裂型层次聚类两种方法。
3. DBSCAN算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类。
DBSCAN通过计算数据点的密度来确定核心点，并将密度可达的数据点分配到同一个簇中。
三、聚类分析的应用案例聚类分析在各个领域都有广泛的应用，下面是几个常见的应用案例：1. 市场细分：聚类分析可以匡助企业将客户细分为不同的市场群体，从而针对不同的群体制定个性化的营销策略。
统计学中的聚类分析方法
统计学中的聚类分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
在统计学中，聚类分析是一种常用的方法，通过对数据集进行分类，将相似的样本归为一类，以便揭示数据的内部结构和隐含关系。
聚类分析可以应用于各个领域，包括市场调研、生物学、医学、图像处理等。
对于大量数据集的分类和理解，聚类分析提供了一种有效的手段。
一、聚类分析的基本思想聚类分析的基本思想是将样本集合中具有相似特征的样本划分为一组，通过测量样本间的相似性或者距离，将样本分成不同的簇。
相似性可以根据各种度量方法来定义，例如欧氏距离、曼哈顿距离、相关系数等。
聚类分析的目标是使得同一簇中的样本之间更加相似，而不同簇中的样本之间差异较大。
在进行聚类分析时，需要注意选择合适的聚类算法和参数，以及对结果的验证和解释。
二、常用的聚类算法1. K-means算法K-means算法是一种常见的聚类算法，通过将样本分为K个簇，每个簇内的样本之间的距离最小，而不同簇之间的距离最大。
算法的基本步骤包括初始化质心、计算样本到质心的距离、分配样本到最近的质心、更新质心位置，并迭代上述步骤直至收敛。
2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种分层次的聚类方法，不需要预先指定簇的数目。
该算法将每个样本作为一个独立的簇，并通过不断合并相似的簇来构建层次结构。
合并的标准可以是最小距离、最大距离、平均距离等。
3. 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，适用于对复杂的数据集进行聚类。
该算法通过计算样本集合中每个样本的密度，并将高密度相连的样本划分为一类。
密度聚类算法的优点在于它可以发现任意形状的簇，并且对于噪声和异常点具有较强的鲁棒性。
三、聚类结果的评价和解释聚类结果的评价和解释是聚类分析中的重要步骤。
常用的评价指标包括轮廓系数、DB指数、Dunn指数等，它们能够对聚类结果的好坏进行量化评估。
解释聚类结果的过程包括对每个簇的特征进行分析，寻找可以解释簇内样本差异的相关因素。
聚类算法的常见应用场景解析(六)
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业在电商行业中，聚类算法被广泛应用于用户画像的构建和商品分类。
通过对用户行为数据进行聚类分析，可以将用户分为不同的群体，从而更精准地进行个性化推荐和营销策略制定。
同时，对商品进行聚类可以帮助电商平台更好地管理和展示商品，提升用户体验。
二、医疗健康领域在医疗健康领域，聚类算法可以用于疾病分类和预测。
通过对病人的临床数据进行聚类分析，可以将患者分为不同的疾病类型，有助于医生进行更精准的诊断和治疗。
此外，聚类算法还可以用于预测疾病的发生和发展趋势，帮助医疗机构进行资源分配和风险管理。
三、金融领域在金融领域，聚类算法被广泛应用于风险评估和客户分群。
通过对客户的交易行为和信用记录进行聚类分析，可以将客户分为不同的风险等级，有助于金融机构制定个性化的信贷方案和风险管理策略。
同时，聚类算法还可以帮助金融机构发现潜在的欺诈行为，保护客户的资产安全。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于人口分布和交通流量的分析。
通过对人口普查数据和交通数据进行聚类分析，可以将城市划分为不同的社区和交通枢纽，有助于政府部门制定合理的城市规划和交通管理政策，提升城市的居住和出行体验。
五、社交网络在社交网络领域，聚类算法被广泛应用于社交关系的分析和推荐系统的构建。
通过对用户的社交行为和兴趣爱好进行聚类分析，可以发现用户之间的社交关系和群体结构，为社交平台提供更精准的推荐和个性化的服务。
总结聚类算法作为一种重要的数据挖掘技术，具有广泛的应用前景。
在不同的领域中，聚类算法都发挥着重要的作用，帮助企业和组织更好地理解和利用数据，实现业务的优化和创新。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，聚类算法的应用场景将会更加丰富和多样化。
聚类算法的常见应用场景解析
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业如今的电商行业已经成为人们生活中不可或缺的一部分，对于电商平台而言，用户群体的分析和分类是非常重要的。
通过聚类算法，电商平台可以对用户进行分群，从而更好地推动个性化营销。
例如，通过对用户购买行为和偏好进行聚类分析，电商平台可以将用户分成不同的群体，然后根据不同群体的特点来推送不同的商品推荐和促销活动，从而提高用户的购买意愿和购买频次。
二、医疗行业在医疗行业中，聚类算法可以用于疾病的分类和诊断。
通过对患者的临床表现和病史数据进行聚类分析，可以将患者分成不同的病情类别，从而帮助医生更快速、更准确地进行诊断和制定治疗方案。
此外，聚类算法还可以用于药物研发和临床试验，帮助科研人员找到更有效的治疗方案。
三、金融行业在金融行业中，聚类算法可以用于客户分类和风险控制。
银行可以通过聚类算法对客户进行分群，识别出高价值客户和潜在风险客户，从而针对不同群体制定不同的营销策略和风险控制策略。
此外，聚类算法还可以用于信用评分和个人征信，帮助银行更准确地评估客户的信用风险。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于对城市居民的行为和偏好进行分析，帮助城市规划者更好地了解和预测城市居民的需求和行为。
通过对城市居民的聚类分析，可以为城市规划提供数据支持，帮助规划者更科学地制定城市建设和发展方案。
五、互联网广告在互联网广告领域，聚类算法可以用于对用户行为和偏好进行分析，从而实现精准营销。
通过对用户的聚类分析，广告主可以将广告精准地推送给不同群体的用户，提高广告的投放效果和转化率。
此外，聚类算法还可以帮助广告主发现潜在的用户群体和市场机会，从而更好地制定营销策略和推广方案。
六、自然资源管理在自然资源管理领域，聚类算法可以用于对自然资源的分类和监测。
例如，通过对遥感数据进行聚类分析，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，帮助政府部门更好地制定土地利用规划和资源保护政策。
七、社交网络在社交网络领域，聚类算法可以用于对用户的社交行为和网络关系进行分析，帮助社交平台更好地理解和挖掘用户的社交需求和兴趣。
聚类分析的基本概念与方法
聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。
它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。
一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。
在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。
基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。
2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。
簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。
算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。
2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。
层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。
3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。
核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》
《聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究与应用》一、引言随着电子商务的飞速发展，物流配送的需求和复杂性逐渐增长。
有效的配送中心选址对于企业运营的效率、成本及客户服务质量具有关键性的影响。
近年来，聚类算法在物流配送中心选址问题中得到了广泛的应用和研究。
本文旨在探讨聚类算法在物流配送中心选址问题中的研究进展、应用实例及未来发展趋势。
二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将数据集划分为几个不同的组或簇，使得同一簇内的数据具有相似性，而不同簇间的数据差异较大。
在物流配送中心选址问题中，聚类算法可以通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为不同的簇，从而帮助决策者选择最合适的配送中心位置。
三、聚类算法在物流配送中心选址中的应用1. 数据准备与处理：首先，收集与物流配送中心选址相关的数据，包括地理位置、交通状况、客户需求、成本等因素。
然后，对数据进行预处理，如数据清洗、标准化等，以便于聚类算法的应用。
2. 聚类算法选择：根据问题的特点和数据的性质，选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 聚类分析与解释：运用选定的聚类算法对数据进行聚类分析，得到各个簇的选址地点。
然后，对聚类结果进行解释和评估，如计算各簇的密度、距离等指标，以确定最合适的配送中心位置。
4. 决策支持：根据聚类分析的结果，为决策者提供选址建议和方案。
决策者可以根据企业的实际情况和需求，选择最合适的配送中心位置。
四、研究与应用实例1. K-means聚类算法在物流配送中心选址中的应用：某物流公司采用K-means聚类算法对潜在选址地点进行聚类分析。
通过分析地理位置、交通状况、客户需求等因素，将潜在选址地点划分为几个簇。
然后，计算各簇的密度、距离等指标，确定最合适的配送中心位置。
最终，该公司成功选择了新的配送中心位置，提高了物流配送的效率和服务质量。
2. 层次聚类算法在快递企业物流网络优化中的应用：某快递企业采用层次聚类算法对物流网络进行优化。
聚类分析的思路和方法
揭示数据的内在结构和分布规律，为 数据分析和挖掘提供有力支持。
聚类分析的应用领域
01
02
03
04
模式识别
用于图像分割、语音识别等领 域。
数据挖掘
用于发现数据中的隐藏模式、 异常检测等。
生物信息学
用于基因序列分析、蛋白质结 构预测等。
社交网络分析
用于发现社交网络中的社区结 构、用户行为分析等。
聚类分析的基本流程
要点二
戴维森-布尔丁指数（DaviesBouldin In…
DBI通过计算每个簇内样本到簇质心的平均距离与簇质心 到其他簇质心的最小距离之比的最大值来评估聚类效果。 DBI越小表示聚类效果越好。它考虑了簇内的紧密性和簇 间的分离性。
CHAPTER 05
聚类结果的解释与应用
聚类结果的可视化
散点图
将聚类结果以二维或三维散点图 的形式展示，不同类别的样本用 不同颜色或形状表示，可以直观 地看出各类别之间的分布情况和
CHAPTER 03
聚类算法介绍
K-means算法
算法原理
K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据点划分为K个簇，使得每个簇 内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。
算法步骤
首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个聚类中心的距离 ，并将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。接着重新计算每个簇的聚类中心，并重 复上述过程直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
DBSCAN算法
算法原理
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的聚类 算法，通过寻找被低密度区域分隔的 高密度区域来实现数据的聚类。
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的数据点归为一类。
它是无监督学习的一种常见技术，可以匡助我们发现数据中隐藏的模式和结构。
在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、常用的聚类算法以及如何应用聚类分析来解决实际问题。
一、聚类分析的基本概念聚类分析的目标是将数据点划分为若干个互相之间相似度较高的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
在进行聚类分析之前，我们需要选择适当的相似度度量方法和聚类算法。
1. 相似度度量方法相似度度量方法用于衡量两个数据点之间的相似程度。
常用的相似度度量方法包括欧氏距离、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分析的结果具有重要影响。
2. 聚类算法聚类算法用于将数据点划分为不同的簇。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
不同的聚类算法适合于不同类型的数据和问题，选择合适的聚类算法可以提高聚类分析的效果。
二、常用的聚类算法1. K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点划分为K个簇，其中K是用户预先指定的参数。
该算法的基本思想是通过迭代优化的方式，将数据点分配到离其最近的簇中，然后更新簇的中心点，直到达到收敛条件。
2. 层次聚类层次聚类是一种将数据点组织成树状结构的聚类算法。
它的基本思想是通过计算数据点之间的相似度，逐步合并相似度最高的数据点或者簇，直到所有数据点都被合并到一个簇中或者达到预定的聚类数目。
3. DBSCANDBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据点划分为核心点、边界点和噪声点三类。
该算法的基本思想是通过计算数据点的密度，将密度达到一定阈值的核心点连接在一起形成簇，而边界点则被分配到与其相邻的核心点所在的簇中。
三、聚类分析的应用1. 市场细分聚类分析可以匡助企业将市场细分为不同的消费者群体。
通过分析消费者的购买行为、偏好等数据，可以将消费者划分为具有相似特征的簇，从而有针对性地制定营销策略。
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聚类分析的算法和应用
聚类分析是无监督学习的一种方式，根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。
聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。
聚类分析被应用于很多方面，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识；在地理上，聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性；在保险行业上，聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时根据住宅类型，价值，地理位置来鉴定一个城市的房产分组；在因特网应用上，聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchical methods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-basedmethods): 基于模型的方法(model-based methods)。
分裂法又称划分方法(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。
层次法(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。
基于密度的方法，根据密度完成对象的聚类。
它根据对象周围的密度（如DBSCAN）不断增长聚类。
基于网格的方法，首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利用网格结构完成聚类。
K-means cluster analysis（KCA）也叫快速聚类，是我们现在做人群细分时最常使用的方法。
该方法是单纯应用统计技术根据若干指定变量将众多案例分到固定的类别中去。
此种方法用于大量case的类别划分时非常有效。
但该方法可以选择的内容较少，最重要的是选择聚类的数量，迭代的次数，和聚类的中心位置；人为经验和判断无形中会起很大作用。
KCA 方法本身是要求事先确定分类的。
它不仅要求确定分类的类数，而且你还需要事先确定点，也就是聚类种子，当然，SPSS可以为你自动选种子。
然后，根据其他点离这些种子的远近把所有点进行分类。
再然后呢，就是将这几类的中心作为新的基石，再分类。
如此迭代。
TwoStep Cluster Analysis是揭示自然类别的探索性工具。
该方法的算法与传统聚类技术
相比有一些显著的特点：它可以基于类别变量和连续变量来进行聚类；自动选择聚类结果的最佳类别数；具备有效分析大量数据的能力。
如果我们只拥有少量的Case，并且想尝试多种聚类方法，测量不同类别之间的差异，我们就应该尝试使用Hierarchical Cluster Analysis（HCA）。
当然该方法不仅可以对样本聚类，也可以对变量聚类。
此种方法的分类结果取决于对聚类方法、距离测量方法、标准化变量的设置。
这种方法不事先确定类数，有多少点就是多少类，它沿着最近的先聚为一类的思想进行合并，直至最后只有一大类为止
聚类分析这种较成熟的统计学方法如果在市场分析中得到恰当的应用，必将改善市场营销的效果，为企业决策提供有益的参考。
消费同一种类的商品或服务时，不同的客户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这就是客户细分的主要目的。
常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。
聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户细分的过程。
实验调查法是市场调查中一种有效的一手资料收集方法，主要用于市场销售实验，即所谓的市场测试。
通过小规模的实验性改变，以观察客户对产品或服务的反应，从而分析该改变是否值得在大范围内推广。
实验调查法最常用的领域有：市场饱和度测试。
市场饱和度反映市场的潜在购买力，是市场营销战略和策略决策的重要参考指标。
企业通常通过将消费者购买产品或服务的各种决定因素降到最低限度的方法来测试市场饱和度。
或者在出现滞销时，企业投放类似的新产品或服务到特定的市场，以测试市场是否真正达到饱和，是否具有潜在的购买力。
前述两种措施由于利益和风险的原因，不可能在企业覆盖的所有市场中实施，只能选择合适的实验市场和对照市场加以测试，得到近似的市场饱和度；产品的价格实验。
这种实验往往将新定价的产品投放市场，对顾客的态度和反应进行测试，了解顾客对这种价格的是否接受或接受程度；新产品上市实验。
波士顿矩阵研究的企业产品生命周期图表明，企业为了生存和发展往往要不断开发新产品，并使之向明星产品和金牛产品顺利过渡。
然而新产品投放市场后的失败率却很高，大致为66%到90%。
因而为了降低新产品的失败率，在产品大规模上市前，运用实验调查法对新产品的各方面进行实验是非常有必要的。
抽样设计是市场调查中非常重要的一个部分，它的合理性直接决定了市场调查结果的可信度。
在抽样方案设计的步骤中，抽样组织形式的选择又是一个关键环节，它决定了样本对总体的代表性的高低。
依据抽样误差由低到高的顺序排列，按照标志排队的等距抽样方式抽样误差最小，其次分别为分层抽样、按照无关标志排队的等距抽样、简单随机抽样、整群抽样和非随机抽样。
结合资源的限制和操作的方便性进行综合选择，分层抽样在实践中的应用最为广泛。
分层抽样又称类型抽样，它是先将总体所有单位按照重要标志进行分组，然后在各组内按照简单随机抽样或等距抽样方式抽取样本单位的一种抽样方式。
在分组时引入聚类方法，可以增强组别的合理性。
销售片区的确定和片区经理的任命在企业的市场营销中发挥着重要的作用。
只有合理地将企业所拥有的子市场归成几个大的片区，才能有效地制定符合片区特点的市场营销战略和策略，并任命合适的片区经理。
聚类分析在这个过程中的应用可以通过一个例子来说明。
某公司在全国有20个子市场，每个市场在人口数量、人均可支配收入、地区零售总额、该公司某种商品的销售量等变量上有不同的指标值。
以上变量都是决定市场需求量的主要因素。
把这些变量作为聚类变量，结合决策者的主观愿望和相关统计软件提供的客观标准，接下来就可以针对不同的片区制定合理的战略和策略，并任命合适的片区经理了。
企业制定市场营销战略时，弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争
者是非常关键的一个环节。
要解决这个问题，企业首先可以通过市场调查，获取自己和所有主要竞争者在品牌方面的第一提及知名度、提示前知名度和提示后知名度的指标值，将它们作为聚类分析的变量，这样便可以将企业和竞争对手的产品或品牌归类。
根据归类的结论，企业可以获得如下信息：企业的产品或品牌和哪些竞争对手形成了直接的竞争关系。