如何对用户进行聚类分析？ 图片来源：http：//www.exegetic.biz/blog/2015/10/monthofjulia-day-30-clustering/ 如上图，数据可以被分到红。https：// archive.ics.uci.edu/ml/ datasets/Online+Retail# 。
聚类分析的意义是什么 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。
聚类什么意思 聚类就是根据数据之间的相似度将数据分成相应的类。同一类之间具有很高的相似度，而不同类之间具有最大程度的差异性。
聚类分析方法有什么好处 聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。注意事项：1.系统聚类法可对变量或者记录进行分类，K-均值法只能对记录进行分类；2.K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类；3.对变量的多元正态性，方差齐性等要求较高。应用领域：细分市场，消费行为划分，设计抽样方案等优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
