关于聚类分析
kuaidi.ping-jia.net 作者：佚名 更新日期：2024-08-04
关于SPSS聚类分析（急！！！）
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
http://baike.baidu.com/view/903740.htm
聚类分析法
答：聚类分析法是一种统计数据分析技术。聚类分析法是一种无监督学习方法，主要用于将数据集划分为多个不同的组或簇。这些组内的数据对象彼此相似，而不同组之间的数据对象则差异较大。其核心目的是探索数据的内在结构或分布特征。在实际应用中，聚类分析广泛应用于多个领域，如市场细分、社交网络分析、生物信息...
聚类分析的含义是什么
答：聚类分析就是把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类分析常用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。与分类方法不同，聚类要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系，因此...
什么是聚类分析
答：聚类分析是一种数据分析方法，用于将一组数据分成不同的组或类别，使每个组内的数据点更相似，而不同组之间的数据点更不相似。这个过程基于数据点之间的相似性或距离度量，并且可以帮助用户发现数据集中的内在结构和模式。聚类分析通常用于数据挖掘、市场细分、图像处理、生物信息学等领域。聚类分析可以分为...
什么是聚类分析?聚类分析有哪些方法?
答：在聚类分析中，通常我们将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。R型聚类分析是对变量进行分类处理，Q型聚类分析是对样本进行分类处理。R型聚类分析的主要作用是： 1、不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。2、根据变量的分类结果以及它们...
聚类分析的意义是什么?
答：聚类分析的意义在于探索和揭示数据中的内在结构和模式。解释：1. 发现数据中的自然分组。聚类分析可以根据数据的相似性将其划分为不同的群组。这些群组可能代表数据的内在结构或特征，揭示数据中的自然分组现象。例如，在市场调研中，聚类分析可以帮助识别不同消费者群体的特征和行为模式。2. 辅助决策制定。
聚类分析概念
答：聚类分析是一种数据分析方法，其核心目标在于将数据对象自动分组到具有相似性质的簇中，与分类任务不同，聚类并未预先设定类别的划分。聚类过程强调的是相似性，簇内的对象相似度高，而不同簇之间的对象差异明显。从统计学角度来看，聚类分析是通过构建数据模型来简化数据的复杂性。常见的统计方法包括系统...
什么是聚类分析聚类算法有哪几种
答：聚类分析，指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。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...
什么叫聚类分析
答：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...
什么是聚类分析?
答：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。聚类分析指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。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类...
什么是聚类分析?
答：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...
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
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
http://baike.baidu.com/view/903740.htm
答：聚类分析法是一种统计数据分析技术。聚类分析法是一种无监督学习方法，主要用于将数据集划分为多个不同的组或簇。这些组内的数据对象彼此相似，而不同组之间的数据对象则差异较大。其核心目的是探索数据的内在结构或分布特征。在实际应用中，聚类分析广泛应用于多个领域，如市场细分、社交网络分析、生物信息...
答：聚类分析就是把一组数据按照差异性和相似性分为几个类别，使得同类的数据相似性尽量大，不同类的数据相似性尽可能小，跨类的数据关联性尽可能低。聚类分析常用于客户细分、文本归类、结构分组、行为跟踪等问题。与分类方法不同，聚类要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系，因此...
答：聚类分析是一种数据分析方法，用于将一组数据分成不同的组或类别，使每个组内的数据点更相似，而不同组之间的数据点更不相似。这个过程基于数据点之间的相似性或距离度量，并且可以帮助用户发现数据集中的内在结构和模式。聚类分析通常用于数据挖掘、市场细分、图像处理、生物信息学等领域。聚类分析可以分为...
答：在聚类分析中，通常我们将根据分类对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。R型聚类分析是对变量进行分类处理，Q型聚类分析是对样本进行分类处理。R型聚类分析的主要作用是： 1、不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。2、根据变量的分类结果以及它们...
答：聚类分析的意义在于探索和揭示数据中的内在结构和模式。解释：1. 发现数据中的自然分组。聚类分析可以根据数据的相似性将其划分为不同的群组。这些群组可能代表数据的内在结构或特征，揭示数据中的自然分组现象。例如，在市场调研中，聚类分析可以帮助识别不同消费者群体的特征和行为模式。2. 辅助决策制定。
答：聚类分析是一种数据分析方法，其核心目标在于将数据对象自动分组到具有相似性质的簇中，与分类任务不同，聚类并未预先设定类别的划分。聚类过程强调的是相似性，簇内的对象相似度高，而不同簇之间的对象差异明显。从统计学角度来看，聚类分析是通过构建数据模型来简化数据的复杂性。常见的统计方法包括系统...
答：聚类分析，指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。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...
答：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...
答：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。聚类分析指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。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类...
答：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...
