聚类分析-2

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2023-01-13 01:08:31

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聚类分析-2	每节课大约20分钟左右

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聚类分析 定义：是对多个样本进行定量分析的多元统计分析方法。 聚类分析={Q型聚类分析：对样本进行分类R型聚类分析：对指标进行分类 聚类分析= \begin{cases} Q型聚类分析 ：对样本进行分类\\ R型聚类分析 ：对指标进行分类 \end{cases} 聚类分析={Q型聚类分析：对样本进行分类R型聚类分析：对指标进行分类 Q型聚类分析 2.1. 样本的相似性度量用距离来度量样本...

聚类分析-层次聚类（Hierarchical Clustering）解析层次聚类层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。层次聚类可以被分为两类：自上而下和自下而上，其中常用的自下而上算法（Bottom-up algorithms），也称为hierarchical agglomerative clustering 或HAC。层次聚类常用的合并算法是通过计算每一个类别的数据点与所有数据点之间的距离来确定它们之间

SPSS-聚类分析介绍 聚类分析，就是按照个体的特征将他们分类，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。我们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。常用指标：距离和相似度。聚类分析时，将“距离”较小的点或“相似系数...

至此，K均值聚类步骤结束。下面分析结果： 聚类分析其一结束。

这次分享的是在工作中经常用到的聚类分析，只要是工作中涉及到客户分群，哪能不用到聚类分析呢？聚类分析涉及的方法有层次聚类、kmeans聚类、密度聚类等，这里主要介绍最容易上手的kmeans聚类算法，上手就是王道！kmeans聚类原理：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇。统计学原理请大家自觉完成自学~~实战一：老板的需求：将17家门店分成3类，依据指标是销售金额和客户数量，其...

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