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聚类分析在现实中的应用(2020年整理).pptx

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聚类分析在现实中的应用

聚类分析在现实中的应用

聚类分析在现实中的应用聚类分析是一种常用的机器学习方法，可以将类似的数据点归为一类。

通过找到数据点之间的相似性和相互关系，聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式和隐藏的结构。

在现实生活中，聚类分析有着广泛的应用。

1.市场细分：聚类分析可以帮助企业将顾客划分为不同的市场细分。

通过分析顾客的消费行为、偏好和特征，企业可以了解不同市场细分的需求和特点，并根据这些特点制定有针对性的市场营销策略。

2.人群分类：聚类分析可以帮助社会科学家和市场调研人员将人群划分为不同的分类。

比如，在城市规划中，可以将居民按照收入、职业和居住区域等因素进行聚类，以了解不同人群的需求和生活方式，从而为城市规划提供参考。

3.图像分析：聚类分析可以用于图像处理和分析中，帮助识别和分类图像。

通过对图像中的像素进行聚类，可以将图像分割成不同的区域，从而实现目标检测、图像识别和图像分析等应用。

5.医学诊断：聚类分析可以用于医学领域，帮助医生对疾病进行分类和诊断。

通过对患者的病历、症状和生理指标等进行聚类分析，可以帮助医生了解不同疾病之间的关系，从而提供更准确的诊断和治疗建议。

6.推荐系统：聚类分析可以用于推荐系统中，帮助推荐个性化的产品或服务。

通过将用户划分为不同的群体或兴趣类别，可以根据用户的消费行为和偏好进行推荐，提高推荐系统的准确性和用户满意度。

7.网络安全：聚类分析可以用于网络安全领域，帮助识别和防止恶意活动。

通过对网络流量和日志数据进行聚类分析，可以发现异常行为和潜在威胁，并及时采取相应的安全措施。

8.交通流分析：聚类分析可以帮助交通规划者和城市管理者分析交通流量和拥堵情况。

通过对交通数据进行聚类分析，可以了解交通流量的分布和变化趋势，从而优化交通网络和改善交通状况。

总之，聚类分析在现实生活中有着广泛的应用。

无论是市场调研、社会科学研究还是医学诊断等领域，聚类分析都可以帮助我们发现数据中的模式和结构，提取有价值的信息，从而辅助决策和解决实际问题。

聚类分析及其应用实例ppt课件

聚类分析及其应用实例ppt课件
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
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}
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

聚类分析及其应用实例.ppt

聚类分析及其应用实例.ppt
Gp和Gq中相距最远的两个样本的距离为这两个类之间的距离。
Gp Gq
D pq ? max{ d ij | i ? G p , j ? G q }
类平均距离（ average linkage ）：
Gp和Gq中每两两样本间距离的平均值作为两个类之间的距离。
Gp Gq
?? D pq
?
1 t ptq
tp i?1
? 相似系数----常用于对变量的聚类
? Pearson相关系数：两个连续变量间呈线性相关 ? Spearman相关系数：利用两变量的秩次大小作线性相关分析 ? Kendall等级相关系数，。。。
凝聚的层次聚类示意图
C3
X4 X3
C4
X5 X2
X1
X1：Gibbon （长臂猿） X2：Symphalangus （合趾猿） X3：Human （人） X4：Gorilla （大猩猩） X5：Chimpanzee （黑猩猩）
tq
X (q) i i ?1
用Gp和Gq表示两个类，它们所包含的样本数目分别为tp和tq，类Gp和Gq之间
的距离用Dpq表示。
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
Gq
D 2 ? WM ? W p ? Wq
凝聚的层次聚类示意图
Oh？
X4 X3
X5 X2
X1
X1：Gibbon （长臂猿） X2：Symphalangus （合趾猿） X3：Human （人） X4：Gorilla （大猩猩） X5：Chimpanzee （黑猩猩）
常用的聚类统计量

《应用多元统计分析》聚类分析 ppt课件

《应用多元统计分析》聚类分析 ppt课件
中间距离将类Gp与Gq类合并为类Gr，则任意的类Gk和Gr的距 离公式为
Dk2r

1 2
Dk2p

1 2
Dk2q

D
2 pq
(1／4 0)
(5.15)
设Dkq＞Dkp，如果采用最短距离法，则Dkr = Dkp，如果采用 最长距离法，则Dkr = Dkq。如图5.2所示，(5.15)式就是取它 们（最长距离与最短距离）的中间一点作为计算Dkr的根据。
聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问 题。通常聚类分析分为Q型聚类和R型聚类。Q型聚类是对样 品进行分类处理，R型聚类是对变量进行分类处理。
第二节 相似性的量度
一 样品相似性的度量 二 变量相似性的度量
一、样品相似性的度量
在聚类之前，要首先分析样品间的相似性。Q型聚类分析， 常用距离来测度样品之间的相似程度。每个样品有p个指标 （变量）从不同方面描述其性质，形成一个p维的向量。如 果把n个样品看成p维空间中的n个点，则两个样品间相似程 度就可用p维空间中的两点距离公式来度量。两点距离公式 可以从不同角度进行定义，令dij 表示样品Xi与Xj的距离，存 在以下的距离公式：
在生物、经济、社会、人口等领域的研究中，存在着大量量 化分类研究。例如：在生物学中，为了研究生物的演变，生 物学家需要根据各种生物不同的特征对生物进行分类。在经 济研究中，为了研究不同地区城镇居民生活中的收入和消费 情况，往往需要划分不同的类型去研究。在地质学中，为了 研究矿物勘探，需要根据各种矿石的化学和物理性质和所含 化学成分把它们归于不同的矿石类。在人口学研究中，需要 构造人口生育分类模式、人口死亡分类状况，以此来研究人 口的生育和死亡规律。
dij

聚类分析应用

聚类分析应用

聚类分析简介
▪ 聚类分析的算法选择
1.根据数据集的特点和聚类目的选择合适的聚类算法，例如对于大规模数据集可以采用高效的 划分聚类算法，对于形状复杂的簇可以采用密度聚类算法。 2.对于不同的聚类算法，需要了解它们的优缺点和适用场景，以便在实际应用中选择最合适的 算法。 3.聚类算法的选择需要考虑数据的维度、规模、分布等因素，以及聚类结果的解释性和可用性 。 以上是关于聚类分析简介的三个主题内容，希望能够帮助到您。
聚类分析应用
目录页
Contents Page
1. 聚类分析简介 2. 聚类分析方法 3. 数据预处理 4. 距离度量方法 5. 聚类质量评估 6. 常见聚类算法 7. 聚类应用案例 8. 总结与展望
聚类分析应用
聚类分析简介
聚类分析简介
▪ 聚类分析简介
1.聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据相似性进行分组，使得同一组 （即簇）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽可能不同。 2.聚类分析可以应用于各种领域，如数据挖掘、模式识别、图像处理、生物信息学等，帮助研 究者发现数据中的内在结构和规律。 3.常见的聚类算法包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类等，不同的算法有着不同的 优缺点和适用场景。
▪ 共享最近邻聚类
1.共享最近邻聚类是一种基于数据点之间共享最近邻信息的聚 类方法，通过计算数据点之间的相似度，实现簇的划分。 2.共享最近邻聚类算法对噪声和异常点有较好的鲁棒性，可以 处理形状复杂的簇和高维数据，但计算复杂度较高。 3.通过改进相似度计算方式、引入近似算法或结合其他技术， 可以优化共享最近邻聚类的性能和可扩展性。
常见聚类算法
▪ 密度峰值聚类
1.密度峰值聚类是一种基于密度的聚类方法，通过寻找具有最 高局部密度的数据点作为聚类中心，实现簇的划分。 2.密度峰值聚类算法不需要预先设定簇的数量，对形状复杂的 簇和噪声有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。 3.通过优化密度峰值定义方式、引入核函数或结合其他算法， 可以提高密度峰值聚类的性能和效率。

聚类分析详解ppt课件

聚类分析详解ppt课件

以上我们对例6.3.1采用了多种系统聚类法进行聚类，其结果 都是相同的，原因是该例只有很少几个样品，此时聚类的过 程不易有什么变化。一般来说，只要聚类的样品数目不是太 少，各种聚类方法所产生的聚类结果一般是不同的，甚至会 有大的差异。从下面例子中可以看到这一点。
动态聚类法（快速聚类）
(4) 对D1 重复上述对D0 的两步得 D2，如此下去 直至所有元素合并成一类为止。
如果某一步Dm中最小的元素不止一个，则称此现 象为结(tie)，对应这些最小元素的类可以任选一对 合并或同时合并。
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二、最长距离法
类与类之间的距离定义为两类最远样品间的距离， 即
DKL
max
iGK , jGL
聚类分析应注意的问题
（1）所选择的变量应符合聚类的要求
如果希望依照学校的科研情况对高校进行分类，那么可以 选择参加科研的人数、年投入经费、立项课题数、支出经 费、科研成果数、获奖数等变量，而不应选择诸如在校学 生人数、校园面积、年用水量等变量。因为它们不符合聚 类的要求，分类的结果也就无法真实地反映科研分类的情 况。
主要内容
引言 聚类分析原理 聚类分析的种类 聚类分析应注意的问题 聚类分析应用 聚类分析工具及案例分析
聚类分析的种类
（1）系统聚类法（也叫分层聚类或层次聚类） （2）动态聚类法（也叫快速聚类） （3）模糊聚类法 （4）图论聚类法
系统聚类法
对比
常用的系统聚类方法
一、最短距离法 二、最长距离法 三、中间距离法 四、类平均法 五、重心法 六、离差平方和法(Ward方法)
对比
k均值法的基本步骤
(1)选择k个样品作为初始凝聚点，或者将所有样品分成k 个初始类，然后将这k个类的重心(均值)作为初始凝聚点。

聚类分析法ppt课件全

聚类分析法ppt课件全

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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（3）分类函数
按照修改原则不同，动态聚类方法有按批修改法、逐个修改法、混合法等。 这里主要介绍逐步聚类法中按批修改法。按批修改法分类的原则是，每一步修 改都将使对应的分类函数缩小，趋于合理，并且分类函数最终趋于定值，即计 算过程是收敛的。
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1.2.2 动态聚类分析法
1.2 聚类分析的种类
（2）初始分类 有了凝聚点以后接下来就要进行初始分类，同样获得初始分类也有不同的
方法。需要说明的是，初始分类不一定非通过凝聚点确定不可，也可以依据其 他原则分类。
以下是其他几种初始分类方法： ①人为分类，凭经验进行初始分类。 ②选择一批凝聚点后，每个样品按与其距离最近的凝聚点归类。 ③选择一批凝聚点后，每个凝聚点自成一类，将样品依次归入与其距离
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1.2 聚类分析的种类
（2）系统聚类分析的一般步骤 ①对数据进行变换处理； ②计算各样品之间的距离，并将距离最近的两个样品合并成一类； ③选择并计算类与类之间的距离，并将距离最ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的两类合并，如果累的个
数大于1，则继续并类，直至所有样品归为一类为止； ④最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准，得出不同的分类结果。
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1.2 聚类分析的种类
（7）可变法
1 2 D kr
2 （8）离差平方和法
(D k 2 pD k 2 q)D p 2q
D k 2 rn n ir n n p i D i2 pn n ir n n q iD i2 qn rn in iD p 2 q
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聚类分析法ppt课件

聚类分析法ppt课件

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（2）计算样品的距离。
d ij xi x j yi y j
8
G1
D(0)
G2 G3
G4
G5
G1 G2 G3 G4 G5
0 0.34 1.37 1.34 1.33
0 1.03 1 1.67
0 0.63 1.3
0 0.67
0
9
（3）找出D(0)非对角线上的最小元素， 将其对应的两个类合并为一个新类。
0 0.63 1.30 0 0.67
0
19
0
D(2)
1.37 0
1.67 1.30
0
20
0 1.67
D(3)
0
21
G1 G2 G3 G4 G5
0.4
0.8 1.2 1.6 2.0
聚类距离
பைடு நூலகம்22
G1 G2 G3 G4 G5
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
G1 G2 G3 G4 G5
0.4
0.8
1.2
1.6
2.0
聚类距离
聚类距离
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某村对5个地块就其土壤质地和土壤有机 质含量进行了评估，结果如下。请分别 使用最长距离法和最短距离法对这5个地 块进行聚类分析，要求分为两类。
地块 A
B
C
D
E
质地 8
3
6
6
4
有机质 5
7
4
9
7
含量
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聚类分析法
Cluster Analysis
1
聚类分析
将具有相似(similarity)性质（或距离）的 个体（样本）聚为一类，具有不同性质 的个体聚为不同的类。

聚类分析法 PPT课件

聚类分析法 PPT课件
所以，根据一对零件亲疏的程度，Sij值在0到1之间变化。
（二）聚类方法和类相似系数
成组技术 GT
单一样品对之间可以根据原始数据构造一定的相似系数统 计量来描述它们之间的相似性。同样，当样品合并成类时， 也可以按一定的法则构造相似系数统计量，以描述样品与 类之间或类与类之间的相似程度。
这种构造样品与类与类之间的相似系数统计量的法则称为 聚类方法，该统计量称为类相似系数。
比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩（或 者综合考虑各科成绩）分类。
当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本 身的规律来分类。
如何度量远近？
成组技术 GT
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数 学成绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上 形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成 二维平面上的100个点，也可以按照距离远近来分类。
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维以上的图形 无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四 个变量值。这就是四维空间点的问题了。
成组技术 GT
如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则 一个事物就是n维空间中是一个点。
令加工零件Xi与Xj使用的机床总数目分别为CI与CJ，则 有：
Ci CI Cij C j CJ Cij 将以上两式代入式1得：
Sij

CI
Cij
（式2）
CJ —Cij
相似系数Sij可以用来判定一对零件的相似程度。若一对零 件加工机床的类型与数目完全相同，则Sij=1，若没有相同 的机床，则Sij=0 。
聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数 据的特征确定的，又称为无师可循的分类。

聚类分析课件

聚类分析课件

聚类分析课件聚类分析课件聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将一组数据分成不同的类别或簇，每个簇内的数据点具有相似的特征，而不同簇之间的数据点具有较大的差异。

聚类分析在各个领域都有广泛的应用，如市场细分、社交网络分析、医学诊断等。

在本文中，我们将介绍聚类分析的基本概念、常用算法和实际应用案例。

一、聚类分析的基本概念聚类分析的目标是通过对数据进行分组，使得每个组内的数据点相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

聚类分析的基本概念包括距离度量和聚类算法。

1. 距离度量距离度量是衡量数据点之间相似度或差异度的标准。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

欧氏距离是最常用的距离度量方法，它计算数据点在多维空间中的直线距离。

曼哈顿距离则计算数据点在坐标轴上的绝对距离，而闵可夫斯基距离则是这两种距离的一种泛化形式。

2. 聚类算法常用的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法和DBSCAN算法等。

K-means算法是一种迭代的、基于距离的聚类算法，它将数据点分成K个簇，使得每个簇内的数据点与该簇的中心点的距离最小。

层次聚类算法则是一种自底向上的聚类算法，它通过计算数据点之间的相似度来构建一个层次结构。

DBSCAN算法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，具有较好的鲁棒性和灵活性。

二、常用的聚类分析算法1. K-means算法K-means算法是一种迭代的、基于距离的聚类算法。

它的基本思想是随机选择K个初始中心点，然后将每个数据点分配到距离其最近的中心点所对应的簇中。

接着，重新计算每个簇的中心点，并重复这个过程直到收敛。

K-means算法的优点是简单易实现，但它对初始中心点的选择敏感，并且需要预先指定簇的个数K。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上的聚类算法。

它的基本思想是将每个数据点看作一个独立的簇，然后通过计算数据点之间的相似度来构建一个层次结构。

聚类分析在现实中的应用

聚类分析在现实中的应用

姓名:于一发学号：200710520102 班级：07信息聚类分析在现实中的应用随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，光凭经验和专业知识是不能确切分类的，往往需要定量和定性的分析结合起来去分类，于是数学工具逐渐被引进分类学中，形成了数值分类学。

后来随着多元分析的引进，聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来形成一个相对独立的分支。

一、聚类分析的定义：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

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。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。

传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS 等。

从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。

聚类是搜索簇的无监督学习过程。

与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。

聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。

二、聚类分析的应用：聚类分析师数据挖掘中一种常用的技术，在实践中可以多角度应用于市场分析，为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考。

主要介绍其在市场分析中的应用，并且我们从客户细分、实验市场选择、抽样方案设计、销售篇区确定、市场机会研究五个方面探讨聚类分析在市场分析中的具体应用。

（1）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。

聚类分析法PPT课件

聚类分析法PPT课件
样得到h-1类，再在这h-1类中找出最相似的两类合并，得到h-2类，如此下去， 直至将所有的对象并成一个大类为止。 当然，真的合并成一个类就失去了聚类的意义，所以上面的聚类过程应该在某 个类水平数（即未合并的类数）停下来，最终的类就取这些未合并的类。决定 聚类个数是一个很复杂的问题。
2. 明氏距离的缺点
当长度=mm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点 使用明氏距离一定要注意
一定要采用相同量纲的变量。如果各变量的量纲不同，或当各 变量的量纲相同但各变量的测量值相差悬殊时，不能直接采用 明氏距离。
需要先对数据进行标准化处理，然后再用标准化处理后的数据 计算距离。
《现代管理学》课程汇报
聚类分析法
汇报人：XXX
结构
structure
PART 01 PART 02 PART 03 PART 04 PART 05 PART 06
概述 聚类统计量 系统聚类法 快速聚类法 变量聚类法 小结
01
PART ONE
概述
01 概述
什么是聚类分析（Cluster Analysis）？
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
距离的大小与个指标的观测单位有关，具有一定的人为性。 例如：对体重和身高进行测量，采用不同单位，其距离测量的 结果不同。以欧氏距离为例。
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
2. 明氏距离的缺点
当长度=cm时：
02 定比变量的聚类统计量：距离统计量
聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样本或指标 进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大 量的样本，要求能合理地按各自的特性进行合理的分类， 没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况 下进行的。
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（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。 3 在销售片区确定中的应用 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。
从 机 器 学 习 的 角 度 讲 ，簇 相 当 于 隐 藏 模 式 。聚 类 是 搜 索 簇 的 无 监 督 学 习 过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练 实 例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象 有 类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。
学海无涯
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。
4 在市场机会研究中的应用 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。
学海无涯
姓名:于一发 学号：XXXX105XXXX2 班级：07 信息
聚类分析在现实中的应用
随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也 越来越高，光凭经验和专业知识是不能确切分类的，往往需要定量和定性的分析 结合起来去分类，于是工具逐渐被引进分类学中，形成了数值分类学。后来随着 多元分析的引进，聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来形成一个相对独立的分 支。
2 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
二、聚类分析的应用： 聚类分析师数据挖掘中一种常用的技术，在实践中可以多角度应用于
市场分析，为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考。主要介绍 其在市场分析中的应用，并且我们从客户细分、实验市场选择、抽样方案 设计、销售篇区确定、市场机会研究五个方面探讨聚类分析在市场分析中 的具体应用。
（1）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、
从 统 计 学 的 观 点 看 ，聚 类 分 析 是 通 过 数 据 建 模 简 化 数 据 的 一 种 方 法 。传 统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、 有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用 k-均值、k-中心点等算法的 聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如 SPSS、SAS 等。
一、聚类分析的定义： 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多
个类的分析过程。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。