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的规律性或特殊的分类性，需要对数据或变量进行.
聚类分析的区别 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况。
基于划分的聚类算法研究与应用 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：龙源期刊网摘要：随着数学、计算机2113科学以及统计学、生物学等5261的快速发展4102，促进了聚类算法的产生。聚1653类分析在数据的处理和分析当中有着举足轻重的作用，并且被广泛应用到多个领域，介于此人们发明出了聚类算法。这些算法可以被分为以划分方法为代表的多种多样的处理方法。今天我们着重来探讨一下基于划分的聚类算法的研究与应用。关键词：划分方法；聚类算法；研究与应用随着我国的数学、计算机科学以及经济学学科的快速发展，聚类算法得到广泛使用，加快了数据处理与分析的速度，很大程度上促进了这些学科的发展。而且聚类算法的应用领域已经涉及生活和生产的方方面面，它是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。这有很多具体应用的实例，比如说在商业方面，聚类分析方法可以帮助销售工作者找到不同的客户群，并且通过聚类分析中特定的模式来展现客户群的差异性。实际出真知，聚类分析方法对于市场的整体分析和数据处理等有着极其重要的作用，而且可以根据对客户群特点的分析准确把握客户的消费心理，这样一来能够促使厂商发现新的商机，开发新型的产业和地区市场，并且能够将。
