什么样的大数据集适合聚类分类分析 聚类分析的主要应用：商业 聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找。
移动通信业上的 聚类市场 指的是哪一类市场 ？ 复制一个给你：聚类市场是基于当前市场细分的原理上提出的，具有客观性与科学性。聚类市场和地域有非常大的关系，比如一些购物街、沿街的店面、图书批发市场以及软件园、。
关于K均值聚类分析，可以进行多维分析吗？怎么判断其有效性。还有K值的选择可以随意定吗 回答：1、k均值聚类的数据的维数是没有限制的，可以是一维的标量，也可以是多维的向量，只要数据是数值形式的就可以了。2、你说的有效性有些模糊，是聚类结果的好坏么？如果是的话，可以通过判断迭代收敛后的目标函数值，函数值越小说明效果越好。这是因为k均值容易陷入局部极值得到次优解，对于不同的初始化中心结果可能会不同。因此，可以可以多行几次不同出始化中心的k均值，选择具有最优目标函数值的（最小的那个）作为相对较好的一个结果。至于，能否达到最好的目标函数值，至今没有特别好的方法，一些方法可以部分的避免陷入局部最优解，比如比较著名与简单的是global k-means，还有利用函数逼近的一些方法就比较麻烦了。3、k值是你自己指定的，没有限制，当让了不能少于2也不能大于数据个数。以上回答，全为手打，请给分！
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，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。扩展资料：聚类效果的检验：一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的。
聚类分析的主要步骤 1.数据预处理，2.为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数，3.聚类或分组，4.评估输出。数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。既然相类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类。
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。
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
为什么要进行聚类分析 聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法，由实验测试得到的数据是原始数据，原始数据是没有进行分类的、无规律的、错综复杂的变量，要使得这些数据能够反映出一定。
任何数据都能得到有效的聚类结果吗 对于内部指标，通常分为三种类型：基于数据集模糊划分的指标；基于数据集样本几何结构的指标；基于数据集统计信息的指标。基于数据集样本几何结构的指标根据数据集本身和聚类结果的统计特征对聚类结果进行评估，并根据聚类结果的优劣选取最佳聚类数，这些指标有Calinski-Harabasz(CH)指标，Davies-Bouldin(DB)指标Weighted inter-intra(Wint)指标，Krzanowski-Lai(KL)指标，Hartigan(Hart)指标，In-Group Proportion(IGP)指标等。本文主要介绍Calinski-Harabasz(CH)指标和Davies-Bouldin(DB)指标。（1）CH指标CH指标通过类内离差矩阵描述紧密度，类间离差矩阵描述分离度，指标定义为其中，n表示聚类的数目，k 表示当前的类，trB(k)表示类间离差矩阵的迹，trW(k)表示类内离差矩阵的迹。有关公式更详细的解释可参考论文“A dendrite method for cluster analysis”。可以得出 CH越大代表着类自身越紧密，类与类之间越分散，即更优的聚类结果。（2）DB指标DB指标通过描述样本的类内散度与各聚类中心的间距，定义为其中，K是聚类数目，Wi表示类Ci中的所有样本到其聚类中心的平均距离，Wj表示类Ci中的所有样本到类Cj中心的平均距离，Cij表示类Ci和Cj中心之间的距离。可以。
