而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是探索性的分析方法。模糊聚類分析法和聚類分析法有什么優(yōu)勢(shì)？如何使用聚類分析法主要有層次聚類法和迭代聚類法，2.聚類分析分為兩種:Q型聚類(樣本的聚類)和P型聚類(變量的聚類)，需要注意的是，系統(tǒng)聚類法可以用于小樣本數(shù)據(jù)，快速聚類法(K-means聚類法)可以用于大樣本數(shù)據(jù)。

1。聚類分析和判別分析的區(qū)別和聯(lián)系都是研究分類。在進(jìn)行聚類分析之前，我們不知道整個(gè)人群中有多少種類型(研究幾種類型比較合適，需要從計(jì)算上進(jìn)行調(diào)整)。判別分析是在已知總體類型的情況下，確定新樣本屬于哪個(gè)總體。如果我們不熟悉所研究的多元數(shù)據(jù)的特征，當(dāng)然聚類分析就要考慮判別分析。2.聚類分析分為兩種:Q型聚類(樣本的聚類)和P型聚類(變量的聚類)。需要注意的是，系統(tǒng)聚類法可以用于小樣本數(shù)據(jù)，快速聚類法(K-means聚類法)可以用于大樣本數(shù)據(jù)。

如果用前者，從R平方的變換可以看出，把N個(gè)樣本分成幾類比較合適。比如分成五類時(shí)，R平方為0.9，分成四類時(shí)，其值迅速下降。例如，如果R平方為0.4，則認(rèn)為將N個(gè)樣本分成五類更合適。此外，不同的分類方法可能會(huì)產(chǎn)生不同的分類結(jié)果，因此應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選擇最佳的分類方法。3.判別分析包括Fisher判別、Bayes判別和逐步判別。

1。聚類分析的特點(diǎn)聚類分析是根據(jù)個(gè)體自身的特點(diǎn)來研究個(gè)體的方法，旨在對(duì)相似的事物進(jìn)行分類。它的原理是同一類別的個(gè)體有很大的相似性，不同類別的個(gè)體有很大的差異性。該方法有三個(gè)特點(diǎn):適用于無先驗(yàn)知識(shí)的分類。沒有這些之前的經(jīng)驗(yàn)或者一些國(guó)際、國(guó)內(nèi)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，就會(huì)出現(xiàn)分類。

按照消費(fèi)者的購(gòu)買規(guī)模進(jìn)行分類很容易，但是在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，按照消費(fèi)者的購(gòu)買規(guī)模、家庭收入、家庭支出、年齡等指標(biāo)進(jìn)行分類通常會(huì)比較復(fù)雜，而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性的分析方法，可以分析事物的內(nèi)在特征和規(guī)律，根據(jù)相似性原理對(duì)事物進(jìn)行分組。它是數(shù)據(jù)挖掘中常用的技術(shù)。如果這種成熟的統(tǒng)計(jì)方法在市場(chǎng)分析中運(yùn)用得當(dāng)，

1。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和R語言實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)筆記(10)聚類分析)2。廈門大學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析3。3 .密度聚類法。DBSCAN 4。四種聚類算法(KNN、Kmeans、密度聚類和層次聚類)俗話說，物以類聚，人以群分。聚類在日常生活中很常見。就是把相似的物體放在一起。聚類的目的是計(jì)算統(tǒng)計(jì)量(距離或相關(guān)系數(shù)等。)的被觀察個(gè)體或變量(指標(biāo))之間的親密關(guān)系根據(jù)已知數(shù)據(jù)(一組被觀察個(gè)體的多個(gè)觀察指標(biāo))和一定的數(shù)學(xué)公式。

根據(jù)分類的對(duì)象，聚類分析可以分為:樣本間接近程度的度量。研究樣本或變量的接近程度有兩個(gè)量化指標(biāo)。一個(gè)叫相似系數(shù)。變量或樣本的性質(zhì)越接近，其相似系數(shù)越接近1，而不相關(guān)的變量或樣本的相似系數(shù)越接近0，相似的為一類，不相似的為不同類。另一種叫做距離，把每個(gè)樣本看作P維空間中的一個(gè)點(diǎn)，用某種度量來度量點(diǎn)與點(diǎn)之間的距離。距離近的點(diǎn)屬于一類，距離遠(yuǎn)的點(diǎn)屬于不同的類。

劃分方法:KMEANS(K mean)、KMEDOIDS(K中心點(diǎn))、CLARANS算法(基于選擇的算法)層次分析方法:BIRCH算法(平衡迭代協(xié)議和聚類)、CURE算法(代表點(diǎn)聚類)、CHAMELEON算法(動(dòng)態(tài)模型)基于密度的算法:DBSCAN算法(基于高密度連續(xù)區(qū)域)、DENCLUE算法(密度分布函數(shù))、OPTICS算法(對(duì)象排序識(shí)別)基于網(wǎng)格的方法:STING算法(統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)絡(luò))、CLIOUE算法(聚類高維空間)、WAVECLUSTER算法(小波變換)基于模型的方法:

的優(yōu)缺點(diǎn)如下:1。優(yōu)點(diǎn)K-means算法是解決聚類問題的經(jīng)典算法，簡(jiǎn)單快速，對(duì)于處理大型數(shù)據(jù)集，該算法具有相對(duì)的可擴(kuò)展性和高效性，因?yàn)槠鋸?fù)雜度約為O(nkt)O(nkt)O(nkt)，其中N為所有對(duì)象的個(gè)數(shù)，K為聚類個(gè)數(shù)，T為迭代次數(shù)。通常是。