有哪些常用的聚类算法

今天哈哈社小编给各位讲解下常用聚类方法的意思，也会对有哪些常用的聚类算法(有哪些常用的聚类算法)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！ 有哪些常用的聚类算法几种聚类方法的比较聚类已经不仅仅限于经典的模式识别领域,而广泛应用于统计理论、机器学习和数据挖掘.除了提取样本的统计分布特征作为识别的有力手段,聚类在高维、大规模数据库的数据分析方面也发挥着越来越重要的作用,推动了相关理论的快速发展.本文介绍了聚类中常用的若干方法及其改进,提出一种新的聚类方法,并应用于脱机手写数字的识别,以期通过比较反映这些方法的某些特性.聚类分析方法应用于哪些问题的研究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导师要求毕设用SPSS做聚类分析分别用K均值聚类和系统聚类挖掘数据，发现两种方法分类的区别在哪里怎么做我们一般不叫系统聚类，而叫层次聚类。层次聚类的优点在于可以得到树形结构图，这样你可以得到任意阶的聚类划分。
如果你要对于K均值和层次聚类的结果。你可以取出层次聚类第K层次的结果进行比较。如果你要得到层次聚类的中心，可以直接计算得到。系统聚类图怎么看？不懂SPSSAU可直接生成分层聚类图，配合帮助手册说明可更快速进行解读。比如分两类的情况下：（6,10，7)是一类，剩下的是一类；分三类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，剩下的是一类；四类的情况下：（6,10，7）一类，（5）一类，（2,3,9）一类，（1,3,4）一类。扩展资料：聚类结构形成的原则中若两个样品在已经分好的组中都未出现过，周把们形成一个独立的新组，若两个样品中有一个是在已经分好的组中出现过，则把另一个样品也加人到该组中1若选出一对样品，都分别出现在已经分好的组中，这就把两组联结在一起。若选出的一对样品都出现在同一组中，则这一对样品就不再分组了，在具体进行分类时，要依这四条原则反复进行，直到把所有样品都分类聚合完毕为止。参考资料来源：百度百科-聚类分析谱系图哈哈社推荐内容：危城里的小女孩像周冬雨企业开银行承兑汇票需缴纳的费用滴滴快车的发明人是谁属鸡几月份出生最好？宁波最有名的寺庙是哪里?衡水华瑞包装有限公司怎么样？男人体虚吃什么好？哪些食物能补阳健脾呢？英国利物浦有多少所大学名单如何举报有反动言论的老师证券投资基金运作管理办法奥克斯空调冬天开多少度稀饭怎么煮最好吃？