聚类分析是用户细分里面最为重要的工具，而用户细分则是整个精准营销里面的基础。 聚类分析方法分为： 层次法：可分为凝聚式和分列式，适用于观测数比较少的情形 1、凝聚式：将每个观测都归为一类，然后每次都将最相似的两个类合并成一个新的类，直至所有的观测成为一类或者达到 ...

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代，公司企业、教育科学、医疗卫生、社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据。产生数据的方式更是多种多样，如各类的：摄像头、传感器、报表、海量网络通信等等，面对这海量结构各式各样的数据，如果单是依靠人力来完成，是件非常不现实的事，但这些数据 ...

在做项目的时候，碰见了这样一个问题：给地图上标注点对象，数据是从数据库来 的，包含XY坐标信息的，通过graphic和graphiclayer 的方式添加到地图上，其中有一个对象的数量很多，上万了吧，通过上述的方式无法在地图上进行展示，就想到了聚类，当时由于技术和时间的关系，没有实现，最 近，稍微 ...

聚类分析是根据对象的特性对其进行定量分类的一种多元统计方法。 比如：不同地区城镇居民收入和消费状况的分类研究；区域经济及社会发展水平的分析及全国区域经济综合评价....... 通常聚类分析分为Q型聚类分析和R型聚类分析。 Q型聚类分析：对样品的分类； R型聚类分析：对变量的分类。 通常聚类 ...

概念： 聚类分析（cluster analysis ）：是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析，或者数值分类。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化 ...

sklearn—聚类分析详解（聚类分析的分类；常用算法；各种距离：欧氏距离、马氏距离、闵式距离、曼哈顿距离、卡方距离、二值变量距离、余弦相似度、皮尔森相关系数、最远（近）距离、重心距离） 这一章总结的很痛苦，打公式费时费力 ...

一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项 ...

聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量 ...