常用的聚類分析方法

Ⅰ 聚類分析方法如何選擇

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類源於很多領域，包括數學，計算機科學，統計學，生物學和經濟學。在不同的應用領域，很多聚類技術都得到了發展，這些技術方法被用作描述數據，衡量不同數據源間的相似性，以及把數據源分類到不同的簇中。

Ⅱ 有哪些常用的聚類演算法

聚類分析計算方法主要有如下幾種：
1. 劃分法(partitioning methods)
給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。而且這K個分組滿足下列條件：（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；對於給定的K，演算法首先給出一個初始的分組方法，以後通過反復迭代的方法改變分組，使得每一次改進之後的分組方案都較前一次好，而所謂好的標准就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀錄越遠越好。使用這個基本思想的演算法有：K-MEANS演算法、K-MEDOIDS演算法、CLARANS演算法；
2. 層次法(hierarchical methods)
這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。例如在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。代表演算法有：BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；
3. 基於密度的方法(density-based methods)
基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。這個方法的指導思想就是，只要一個區域中的點的密度大過某個閥值，就把它加到與之相近的聚類中去。代表演算法有：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等；
4. 基於網格的方法(grid-based methods)
這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標資料庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；
5. 基於模型的方法(model-based methods)
基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能個很好的滿足這個模型的數據集。這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

Ⅲ 幾種常用聚類方法的比較

1.k-mean聚類分析 適用於樣本聚類；
2.分層聚類 適用於對變數聚類；
3.兩步聚類 適用於分類變數和連續變數聚類；
4.基於密度的聚類演算法；
5.基於網路的聚類；
6.機器學習中的聚類演算法；
前3種，可用spss簡單操作實現；

Ⅳ 聚類分析方法是什麼

聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。

Ⅳ 聚類分析方法有什麼好處

聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：系統聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。
注意事項：
1. 系統聚類法可對變數或者記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類；
2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；
3. 對變數的多元正態性，方差齊性等要求較高。
應用領域：細分市場，消費行為劃分，設計抽樣方案等
優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。
缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由於相似系數是根據被試的反映來建立反映被試間內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。

Ⅵ 聚類分析法的方法

聚類的幾種方法： 最遠距離聚類法與最短距離聚類法的區別在於計算原來的類與新類距離時採用的公式不同。最遠距離聚類法所用的是最遠距離來衡量樣本之間的距離。

Ⅶ 聚類分析當用多種方法進行分類時,應選出次數最多

摘要 聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchical methods)：基於密度的方法(density-based methods): 基於網格的方法(grid-basedmethods): 基於模型的方法(model-based methods)。

Ⅷ 聚類分析方法應用於哪些問題的研究

1.聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法,目的在於將相似的事物歸類.它的原則是同一類中的個體有較大的相似性,不同類的個體差異性很大.這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類.如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准,分類便會顯得隨意和主觀.這時只要設定比較完善的分類變數,就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類.例如,要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易,但如果在進行數據挖掘時,要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜,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分析方法,能夠分析事物的內在特點和規律,並根據相似性原則對事物進行分組,是數據挖掘中常用的一種技術.
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用,必將改善市場營銷的效果,為企業決策提供有益的參考.其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題,利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果,由專家解讀結果,並轉換為實際操作措施,從而提高企業利潤,降低企業成本.
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用

消費同一種類的商品或服務時,不同的客戶有不同的消費特點,通過研究這些特點,企業可以制定出不同的營銷組合,從而獲取最大的消費者剩餘,這就是客戶細分的主要目的.常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法,由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法,根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法,即基於人工智慧技術的非數值方法.聚類分析法兼有後兩類方法的特點,能夠有效完成客戶細分的過程.
例如,客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定.要按購買動機的不同來劃分客戶時,可以把前述因素作為分析變數,並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來,再運用聚類分析法進行分類.在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值,可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化,如模糊評價法等.除此之外,可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法,將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率,依據這些分析變數聚類得到的歸類,可以為企業制定營銷決策提供有益參考.
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類,這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數,為某一方面的決策提供參考,這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現.

聚類分析在實驗市場選擇中的應用

實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法,主要用於市場銷售實驗,即所謂的市場測試.通過小規模的實驗性改變,以觀察客戶對產品或服務的反應,從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣.
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試.市場飽和度反映市場的潛在購買力,是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標.企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度.或者在出現滯銷時,企業投放類似的新產品或服務到特定的市場,以測試市場是否真正達到飽和,是否具有潛在的購買力.前述兩種措施由於利益和風險的原因,不可能在企業覆蓋的所有市場中實施,只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試,得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗.這種實驗往往將新定價的產品投放市場,對顧客的態度和反應進行測試,了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗.波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明,企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品,並使之向明星產品和金牛產品順利過渡.然而新產品投放市場後的失敗率卻很高,大致為66%到90%.因而為了降低新產品的失敗率,在產品大規模上市前,運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的.
在實驗調查方法中,最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗.這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位,即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性,兩類單位的主客觀條件應基本相同.
通過聚類分析,可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組,在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位,這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性.聚類時,商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數

Ⅸ 模糊聚類分析的常用分類方法

數據分類中，常用的分類方法有多元統計中的系統聚類法、模糊聚類分析等.在模糊聚類分析中，首先要計算模糊相似矩陣，而不同的模糊相似矩陣會產生不同的分類結果;即使採用相同的模糊相似矩陣，不同的閾值也會產生不同的分類結果.「如何確定這些分類的有效性」便成為模糊聚類的要點。
識別研究中的一個重要問題.文獻,把有效性不滿意的原因歸結於數據集幾何結構的不理想.但筆者認為，不同的幾何結構是對實際需要的反映，我們不能排除實際需要而追求所謂的「理想幾何結構」，不理想的分類不應歸因於數據集的幾何結構.針對同一模糊相似矩陣，文獻建立了確定模糊聚類有效性的方法.用固定的顯著性水平，在不同分類的F一統計量和F檢驗臨界值的差中選最大者，即為有效分類.但是，當顯著性水平變化時，此方法的結果也會變化.文獻引進了一種模糊劃分嫡來評價模糊聚類的有效性，並人為規定當兩類的嫡大於一數時，此兩類可合並，通過逐次合並，最終得到有效分類.此方法人為干預較多，當這個規定數不同時，也會得到不同的結果.另外這兩種方法也未比較不同模糊相似矩陣的分類結果. 系統聚類法是基於模糊等價關系的模糊聚類分析法。在經典的聚類分析方法中可用經典等價關系對樣本集X進行聚類。設R是 X上的經典等價關系。對X中的兩個元素x和y，若xRy或(x，y)∈R，則將x和y並為一類，否則x和y不屬於同一類。
相應地，可用X上的模糊等價關系對樣本集X進行模糊聚類。設慒是X上的模糊等價關系，是慒 的隸屬函數。對於任何α∈【0，1】，定義慒 的α截關系 Sα是X上的經典等價關系。根據Sα得到X 的一種聚類,稱為在α水平上的聚類。
應用這種方法,分類的結果與α的取值大小有關。α取值越大,分的類數越多。α小到某一值時,X中的所有樣本歸並為一類。這種方法的優點在於可按實際需要選取α的值，以便得到恰當的分類。
系統聚類法的步驟如下：
①用數字描述樣本的特徵。設被聚類的樣本集為 X={x1，…,xn}。每個樣本均有p種特徵,記作xi=(xi1，…，xip)；i=1，2，…,n；xip表示描述樣本xi的第p個特徵的數。 ②規定樣本之間的相似系數rij(0≤rij≤1；i，j=1，…，n)。rij描述樣本xi與xj之間的差異或相似的程度。rij 越接近於1,表明樣本xi與xj之間的差異越小;rij 越接近於0，表明xi與xj之間的差異越大。rij可用主觀評定或集體評分的方法規定，也可用公式計算，如採用夾角餘弦法、最小最大法、算術平均最小法等。
因為rii=1(xi與自身沒有差異),rij=rji(xi與xj之間的差異等同於xj與xi之間的差異),所以由rij(i，j=1，…，n)可得X上的模糊相似關系。
一般，R不具備可傳遞性，因而R不一定是 X上的模糊等價關系。
③運用合成運算R=R⋅R（或R=R⋅R等）求出最接近相似關系R的模糊等價關系S=R（或R等）。若R已是模糊等價關系，則取S=R。
④選取適當水平α（0≤α≤1）,得到X 的一種聚類。 逐步聚類法是一種基於模糊劃分的模糊聚類分析法。它是預先確定好待分類的樣本應分成幾類，然後按最優化原則進行再分類，經多次迭代直到分類比較合理為止。
在分類過程中可認為某個樣本以某一隸屬度隸屬於某一類，又以另一隸屬度隸屬於另一類。這樣，樣本就不是明確地屬於或不屬於某一類。若樣本集有 n個樣本要分成c類，則它的模糊劃分矩陣為此c×n模糊劃分矩陣有下列特性：①uij∈【0，1】；i=1，…，c；j=1,…，n。②即每一樣本屬於各類的隸屬度之和為1。③即每一類模糊子集都不是空集。

Ⅹ 當聚類對象比較多時,常用哪種聚類分析法

這個沒有確定的說法，每個聚類演算法都有自己的適用情況