聚类分析有什么用？

1. 聚类分析有什么用？

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。
2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。
例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。
3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

扩展资料：
聚类效果的检验：
一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。
二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。
三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。
是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。
参考资料来源：百度百科—聚类分析

2. 什么是聚类分析？

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。
2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。
例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。
3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

扩展资料：
聚类效果的检验：
一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。
二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。
三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。
是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。
参考资料来源：百度百科—聚类分析

3. 什么叫聚类分析

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(hierarchical

methods)：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)。

4. 什么是聚类分析

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(hierarchical

methods)：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)。

5. 怎样对数据进行聚类分析？

步骤如下：
操作设备：戴尔电脑
操作系统：win10
1、首先通过快捷方式打开SPSS分析工具，默认显示数据视图。

2、切换到变量视图，然后添加六个变量，分别为姓名、M、C、E、S和R，其中姓名是字符串类型，其他都是数字类型。

3、返回到数据视图，向六个变量列插入对应的数据。

4、点击分析菜单，然后依次选择分类--->系统聚类。

5、打开系统聚类分析窗口，将变量M和变量C移到变量框中。

6、点击右侧统计按钮，打开系统聚类分析：统计窗口，选择集中计划，接着点击继续。


7、单击图按钮，打开图设置窗口，勾选谱系图，然后点击继续。

8、接着点击方法按钮，打开系统聚类分析：方法窗口，聚类方法选择瓦尔德法，然后单击继续。

9、最后点击系统聚类分析窗口中的确定按钮，然后生成系统聚类分析结果和图形展示。

6. 数据分析之聚类分析

RFM分析只能对客户的行为进行分析，包含的信息量有点少。一般来说，对人群进行分类，要综合考虑其行为、态度、模式以及相关背景属性，通过使用特定的方法，发现隐藏在这些信息背后的特征，将其分成几个类别，每一类具有一定的共性，进而做出进一步的探索研究。这个分类的过程就是聚类分析。
                                          
 聚类分析，就是按照个体的特征将它们分类，目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同类别之间具有较大的差异性。这样，就能够根据不同类别的特征有的放矢地进行分析，并制定出适用于不同类别的解决方案。
  
 聚类可以对变量进行聚类，但是更常见的还是对个体进行聚类，也就是样本聚类。例如对用户、渠道、商品、员工等方面的聚类，聚类分析主要应用在市场细分、用户细分等领域。
  
 为了合理的聚类，需要采用适当的指标来衡量研究对象之间的联系紧密程度，常用的指标有“距离”和“相似系数”，相似系数一般指的是相关系数。假设将研究对象采用点表示，聚类分析时，将“距离”较小的点或“相似系数”较大的点归为同一类，将“距离”较大的点或“相似系数”较小的点归为不同的类。
  
 聚类分析具有如下特点：
  
 1.对于聚类结果是未知的，不同的聚类分析方法可能得到不同的分类结果，或者相同的聚类分析方法但是所分析的变量不同，也会得到不同的聚类结果；
  
 2.对于聚类结果的合理性判断比较主观，只要类别内相似性和类别间差异性都能得到合理的解释和判断，就认为聚类结果是可行的。
  
 聚类分析可以应用于以下场景：
                                          
 聚类分析的步骤：
  
 （1）确定需要参与聚类分析的变量；
  
 （2）对数据进行标准化处理；
  
 因为各个变量间的变量值的数量级别差异较大或者单位不一致，例如一个变量的单位是元，另一个变量的单位是百分比，数量级别差异较大，而且单位也不一致，无法直接进行比较或者计算“距离”和“相似系数”等指标。
  
 （3）选择聚类方法和类别个数；
  
 （4）聚类分析结果解读；
  
 常用的聚类方法包括：
  
 1.快速聚类：也称K均值聚类，它是按照一定的方法选取一批聚类中心点，让个案向最近的聚类中心点聚集形成初始分类，然后按照最近距离原则调整不合理的分类，直到分类合理为止。
  
 2.系统聚类：也称层次聚类，首先将参与聚类的个案（或变量）各视为一类，然后根据两个类别之间的聚类或者相似性逐步合并，直到所有个案（或变量）合并为一个大类为止。实际上，系统聚类分析结果展现了每个个案的聚类过程和分类结果。系统聚类之后，要制作交叉表通过每一个类别的均值来了解每一类别的特征。
  
 3.二阶聚类：也称两步聚类，它是随着人工智能的发展起来的一种智能聚类方法。整个聚类方法分为两个步骤，第一个步骤是预聚类，就是根据定义的最大类别数对个案进行初步归类；第二个步骤是正式聚类，就是对第一步得到的初步归类进行再聚类并确定最终聚类结果，并且在这一步中，会根据一定的统计标准确定聚类的类别数。
  
 （1）系统聚类分析不仅支持输入单个分类数量，还支持输入分类数量的范围。这对于暂时无法确定类别数，或者想进行多类别数的结果比较时，非常方便。
  
 （2）系统聚类分析支持生成聚类结果图，从而更加直观地查看聚类过程。系统聚类分析支持两种图形：
  
 谱系图（树状图）：它以树状的形式展现个案被分类的过程；
  
 冰柱图：它以“X”的形式显示全部类别或指定类别数的分类过程。
  
 （3）系统聚类分析提供多种聚类方法和适用于不同数据类型的测量方法。
  
 其中，测量方法（度量标准）：
  
 （i）区间：适用于连续变量，虽然SPSS提供了8种测量方法，但是通常选用默认的【平方欧式距离】即可。
  
 （ii）计数：适用于连续或分类变量，SPSS提供了2种测量方法，通常选用【卡式测量】即可。
  
 （iii）二元：适用于0/1分类变量，SPSS提供多达27种测量方法，通常选用【平方欧式距离】即可。
  
 通过方法里的转换值项来进行标准化处理。由于参与聚类分析的变量是连续变量，所以，【测量】应选择【区间】项，方法为默认的【平方欧式距离】，标准化可以选择【Z得分】，选择按【变量项】，用以每个变量单独进行标准化。
  
 二阶聚类分析能够对连续变量和分类变量同时进行处理，无需提前指定聚类的数目，二阶聚类会自动分析并输出最优聚类数。二阶聚类的自动聚类结果借由统计指标施瓦兹贝叶斯准则（BIC）帮助判断最佳分类数量。判断一个聚类方案的依据是BIC的数值越小，同时，“BIC变化量”的绝对值和“距离测量比率”数值越大，则说明聚类效果越好。
  
 聚类分析属于探索性数据分析方法，它没有一个所谓的标准流程和答案，不同的数据有不同的适用方法，即使相同的数据，应用不同的方法也可能会得到不同的结果。只要能有效解决实际业务问题即可。

7. 聚类分析

　　层次聚类也叫系统聚类，适合于小量数据的分类，由于需要计算两两数据之间的距离，如果数据多的话分类，分类速度慢，分类质量下降，这种方法能够根据聚合系数判断最佳的分类数目；K-均值聚类也叫快速聚类，适合于大量数据的分类，快速聚类作为一种简洁高效的聚类方法很受欢迎，但他最大的缺点是自身不能确定分类的数目，必须人为设置分成多少类，需要个人经验判断；两步聚类法是一种比较新的聚类方法，它弥补了前两种方法的缺陷，既能够很好的对大量数据进行聚类，也能自动判别分类数目，个人认为这种方法最好。
　　如果你想看每种方法的具体原理，可以看看的何晓群的多元统计分析，或吕振通的SPSS 统计分析与应用。

8. 如何进行聚类分析

聚类分析讲解