聚类分析法，哪位大神能介绍一下聚类分析法啊

本文目录一览

1，哪位大神能介绍一下聚类分析法啊
2，spss聚类分析方法有哪些
3，多变量分析的聚类分析
4，主成分分析法和聚类分析法的区别
5，什么是聚类分析聚类算法有哪几种
6，关于聚类分析

1，哪位大神能介绍一下聚类分析法啊

聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类分析法,聚类分析也称群分析点群分析,是研究分类的一种多元统计方法

公式打不出就用截图了共3部分

哪位大神能介绍一下聚类分析法啊

2，spss聚类分析方法有哪些

首先，k-means你每次算的结果都会不一样，因为结果跟初始选取的k个点有关

matlab excel eviews都可以，matlab有帮助文档里面有相关的例子代码

spss聚类分析方法有哪些

3，多变量分析的聚类分析

也称为分类学。经典的分类学诞生于几百年前，比如化石分类、植物标本分类等。过去的分类多依靠一些特异性指标。如果对于所需分类的事物，不存在或难以使用特异性指标时就只能采用多变量统计分析法。把数学方法引进分类学并称之为“聚类分析”是60年代的事。此后聚类分析发展很快，并取得广泛应用，但还不大成熟。聚类分析也可分为 R型及Q型，对变量作分类称R型，对样品（观察单元、事物）作分类称 Q型。分类的基础是相似性或距离。如果两个变量（或样品）彼此相似或距离很近，自然就分在同一类。因此在进行聚类分析时必须先定义相似性或距离。相似性或距离的定义法种类繁多。例如，常用变量间的相关系数代表变量间的相似性，以几何中两点间的欧氏距离（先要去量纲）代表两个样品间的距离。然后选用分类的数学公式，对它们的分类作出判别。这些公式也是种类繁多。至今没有一种公式是最优的。实际工作者常选用多种方法试算，再结合专业知识确定分类的结果。

多变量分析的聚类分析

4，主成分分析法和聚类分析法的区别

主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。

我以前回答过这个问题，你参考一下吧http://wenwen.sogou.com/z/q700195958.htm

1、聚类相当于将一大群人按照的距离（这里的距离可能是相似程度或者其他，越相似距离越短）进行分类，聚类分析可以获得数据的分类，但是这个分类不一定反映数据的真实模型。适用于目标分类。2、主成分分析是一种线性降维方法，由于原数据的维度过高，可以通过一些投影变换，将高维数据投影到低维度中，然后再观察数据的特点，便于对数据进行进一步的观察和处理

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5，什么是聚类分析聚类算法有哪几种

聚类分析的算法可以分为以下几大类:分裂法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。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。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。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchicalmethods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based methods): 基于模型的方法(model-based methods)。

6，关于聚类分析

1。聚类分析的特点　聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。这种方法有三个特征：适用于没有先验知识的分类。如果没有这些事先的经验或一些国际、国内、行业标准，分类便会显得随意和主观。这时只要设定比较完善的分类变量，就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；可以处理多个变量决定的分类。例如，要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易，但如果在进行数据挖掘时，要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂，而聚类分析法可以解决这类问题；聚类分析法是一种探索性分析方法，能够分析事物的内在特点和规律，并根据相似性原则对事物进行分组，是数据挖掘中常用的一种技术。　　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。其应用的步骤为：将市场分析中的问题转化为聚类分析可以解决的问题，利用相关软件（如SPSS、SAS等）求得结果，由专家解读结果，并转换为实际操作措施，从而提高企业利润，降低企业成本。 2.应用范围　聚类分析在客户细分中的应用　　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。　　例如，客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定。要按购买动机的不同来划分客户时，可以把前述因素作为分析变量，并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来，再运用聚类分析法进行分类。在指标值量化时如果遇到一些定性的指标值，可以用一些定性数据定量化的方法加以转化，如模糊评价法等。除此之外，可以将客户满意度水平和重复购买机会大小作为属性进行分类；还可以在区分客户之间差异性的问题上纳入一套新的分类法，将客户的差异性变量划分为五类：产品利益、客户之间的相互作用力、选择障碍、议价能力和收益率，依据这些分析变量聚类得到的归类，可以为企业制定营销决策提供有益参考。　　以上分析的共同点在于都是依据多个变量进行分类，这正好符合聚类分析法解决问题的特点；不同点在于从不同的角度寻求分析变量，为某一方面的决策提供参考，这正是聚类分析法在客户细分问题中运用范围广的体现。　　聚类分析在实验市场选择中的应用　　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（如价格等）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（外观设计、性能、广告和推广营销组合等）进行实验是非常有必要的。　　在实验调查方法中，最常用的是前后单组对比实验、对照组对比实验和前后对照组对比实验。这些方法要求科学的选择实验和非实验单位，即随机选择出的实验单位和非实验单位之间必须具备一定的可比性，两类单位的主客观条件应基本相同。　　通过聚类分析，可将待选的实验市场（商场、居民区、城市等）分成同质的几类小组，在同一组内选择实验单位和非实验单位，这样便保证了这两个单位之间具有了一定的可比性。聚类时，商店的规模、类型、设备状况、所处的地段、管理水平等就是聚类的分析变量。转

你的题目我看的不大明白只是聚类分析是将很多不同的品种进行分类得到几类特征接近的几组品种不知道你是不是想得到这个结果