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1，哪位大神能介绍一下聚类分析法啊

聚类分析法是理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类分析法,聚类分析也称群分析点群分析,是研究分类的一种多元统计方法
公式打不出就用截图了共3部分

哪位大神能介绍一下聚类分析法啊

2，spss聚类分析方法有哪些

首先，k-means你每次算的结果都会不一样，因为结果跟初始选取的k个点有关
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spss聚类分析方法有哪些

3，多变量分析的聚类分析

也称为分类学。经典的分类学诞生于几百年前，比如化石分类、植物标本分类等。过去的分类多依靠一些特异性指标。如果对于所需分类的事物，不存在或难以使用特异性指标时就只能采用多变量统计分析法。把数学方法引进分类学并称之为“聚类分析”是60年代的事。此后聚类分析发展很快，并取得广泛应用，但还不大成熟。聚类分析也可分为 R型及Q型，对变量作分类称R型，对样品（观察单元、事物）作分类称 Q型。分类的基础是相似性或距离。如果两个变量（或样品）彼此相似或距离很近，自然就分在同一类。因此在进行聚类分析时必须先定义相似性或距离。相似性或距离的定义法种类繁多。例如，常用变量间的相关系数代表变量间的相似性，以几何中两点间的欧氏距离（先要去量纲）代表两个样品间的距离。然后选用分类的数学公式，对它们的分类作出判别。这些公式也是种类繁多。至今没有一种公式是最优的。实际工作者常选用多种方法试算，再结合专业知识确定分类的结果。

多变量分析的聚类分析

4，主成分分析法和聚类分析法的区别

主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种多元统计方法。
我以前回答过这个问题，你参考一下吧http://wenwen.sogou.com/z/q700195958.htm
1、聚类相当于将一大群人按照的距离（这里的距离可能是相似程度或者其他，越相似距离越短）进行分类，聚类分析可以获得数据的分类，但是这个分类不一定反映数据的真实模型。适用于目标分类。2、主成分分析是一种线性降维方法，由于原数据的维度过高，可以通过一些投影变换，将高维数据投影到低维度中，然后再观察数据的特点，便于对数据进行进一步的观察和处理
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5，什么是聚类分析聚类算法有哪几种

聚类分析的算法可以分为以下几大类:分裂法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等。
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。 聚类分析计算方法主要有如下几种：分裂法(partitioning methods)：层次法(hierarchicalmethods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based methods): 基于模型的方法(model-based methods)。

6，关于聚类分析

1。聚类分析的特点　聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。这种方法有三个特征：适用于没有先验知识的分类。如果没有这些事先的经验或一些国际、国内、行业标准，分类便会显得随意和主观。这时只要设定比较完善的分类变量，就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；可以处理多个变量决定的分类。例如，要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易，但如果在进行数据挖掘时，要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂，而聚类分析法可以解决这类问题；聚类分析法是一种探索性分析方法，能够分析事物的内在特点和规律，并根据相似性原则对事物进行分组，是数据挖掘中常用的一种技术。 　　这种较成熟的统计学方法如果在市场分析中得到恰当的应用，必将改善市场营销的效果，为企业决策提供有益的参考。其应用的步骤为：将市场分析中的问题转化为聚类分析可以解决的问题，利用相关软件（如SPSS、SAS等）求得结果，由专家解读结果，并转换为实际操作措施，从而提高企业利润，降低企业成本。 2.应用范围　聚类分析在客户细分中的应用 　　消费同一种类的商品或服务时，不同的客户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这就是客户细分的主要目的。常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户细分的过程。 　　例如，客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定。要按购买动机的不同来划分客户时，可以把前述因素作为分析变量，并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来，再运用聚类分析法进行分类。在指标值量化时如果遇到一些定性的指标值，可以用一些定性数据定量化的方法加以转化，如模糊评价法等。除此之外，可以将客户满意度水平和重复购买机会大小作为属性进行分类；还可以在区分客户之间差异性的问题上纳入一套新的分类法，将客户的差异性变量划分为五类：产品利益、客户之间的相互作用力、选择障碍、议价能力和收益率，依据这些分析变量聚类得到的归类，可以为企业制定营销决策提供有益参考。 　　以上分析的共同点在于都是依据多个变量进行分类，这正好符合聚类分析法解决问题的特点；不同点在于从不同的角度寻求分析变量，为某一方面的决策提供参考，这正是聚类分析法在客户细分问题中运用范围广的体现。 　　聚类分析在实验市场选择中的应用 　　实验调查法是市场调查中一种有效的一手资料收集方法，主要用于市场销售实验，即所谓的市场测试。通过小规模的实验性改变，以观察客户对产品或服务的反应，从而分析该改变是否值得在大范围内推广。 　　实验调查法最常用的领域有：市场饱和度测试。市场饱和度反映市场的潜在购买力，是市场营销战略和策略决策的重要参考指标。企业通常通过将消费者购买产品或服务的各种决定因素（如价格等）降到最低限度的方法来测试市场饱和度。或者在出现滞销时，企业投放类似的新产品或服务到特定的市场，以测试市场是否真正达到饱和，是否具有潜在的购买力。前述两种措施由于利益和风险的原因，不可能在企业覆盖的所有市场中实施，只能选择合适的实验市场和对照市场加以测试，得到近似的市场饱和度；产品的价格实验。这种实验往往将新定价的产品投放市场，对顾客的态度和反应进行测试，了解顾客对这种价格的是否接受或接受程度；新产品上市实验。波士顿矩阵研究的企业产品生命周期图表明，企业为了生存和发展往往要不断开发新产品，并使之向明星产品和金牛产品顺利过渡。然而新产品投放市场后的失败率却很高，大致为66%到90%。因而为了降低新产品的失败率，在产品大规模上市前，运用实验调查法对新产品的各方面（外观设计、性能、广告和推广营销组合等）进行实验是非常有必要的。 　　在实验调查方法中，最常用的是前后单组对比实验、对照组对比实验和前后对照组对比实验。这些方法要求科学的选择实验和非实验单位，即随机选择出的实验单位和非实验单位之间必须具备一定的可比性，两类单位的主客观条件应基本相同。 　　通过聚类分析，可将待选的实验市场（商场、居民区、城市等）分成同质的几类小组，在同一组内选择实验单位和非实验单位，这样便保证了这两个单位之间具有了一定的可比性。聚类时，商店的规模、类型、设备状况、所处的地段、管理水平等就是聚类的分析变量。 转
你的题目 我看的不大明白 只是聚类分析是将很多不同的品种进行分类 得到几类特征接近的几组品种 不知道你是不是想得到这个结果

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