使用聚類分析方法進行目標檢測

㈠ 如何運用聚類分析法

聚類分析法是理想的多變數統計技術，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類通過把目標數據放入少數相對同源的組或「類」（cluster）里。分析表達數據，（1）通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標准化，然後成對比較線性協方差。（2）通過把用最緊密關聯的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關進行聚類。（3）多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean 「距離」中顯示實驗樣本相關的大約程度。（4）K-means方法聚類，通過重復再分配類成員來使「類」內分散度最小化的方法。

聚類方法有兩個顯著的局限：首先，要聚類結果要明確就需分離度很好（well-separated）的數據。幾乎所有現存的演算法都是從互相區別的不重疊的類數據中產生同樣的聚類。但是，如果類是擴散且互相滲透，那麼每種演算法的的結果將有點不同。結果，每種演算法界定的邊界不清，每種聚類演算法得到各自的最適結果，每個數據部分將產生單一的信息。為解釋因不同演算法使同樣數據產生不同結果，必須注意判斷不同的方式。對遺傳學家來說，正確解釋來自任一演算法的聚類內容的實際結果是困難的（特別是邊界）。最終，將需要經驗可信度通過序列比較來指導聚類解釋。

第二個局限由線性相關產生。上述的所有聚類方法分析的僅是簡單的一對一的關系。因為只是成對的線性比較，大大減少發現表達類型關系的計算量，但忽視了生物系統多因素和非線性的特點。

從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。
從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。
從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。就數據挖掘功能而言，聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。
聚類分析還可以作為其他數據挖掘任務（如分類、關聯規則）的預處理步驟。
數據挖掘領域主要研究面向大型資料庫、數據倉庫的高效實用的聚類分析演算法。

聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類演算法。
這些演算法可以被分為劃分方法、層次方法、基於密度方法、基於網格方法和
基於模型方法。
1 劃分方法(PAM:PArtitioning method) 首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然後利用一個循環
定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。典型的劃分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
2 層次方法(hierarchical method) 創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上
而下（分解）和自下而上（合並）兩種操作方式。為彌補分解與合並的不足，層次合
並經常要與其它聚類方法相結合，如循環定位。典型的這類方法包括：
第一個是;BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對對象集進行劃分；然後再利
用其它聚類方法對這些聚類進行優化。
第二個是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表對象來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定
量（向聚類中心）進行收縮。
第三個是ROCK方法，它利用聚類間的連接進行聚類合並。
最後一個CHEMALOEN，它則是在層次聚類時構造動態模型。
3 基於密度方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度（如
DBSCAN）不斷增長聚類。典型的基於密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):該演算法通過不斷生長足夠高密
度區域來進行聚類；它能從含有雜訊的空間資料庫中發現任意形狀的聚類。此方法將一個聚類定義
為一組「密度連接」的點集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):並不明確產生一
個聚類，而是為自動交互的聚類分析計算出一個增強聚類順序。。
4 基於網格方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然後利
用網格結構完成聚類。
STING(STatistical INformation Grid) 就是一個利用網格單元保存的統計信息進行基
於網格聚類的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 則是一個將基於網格與基於密度相結合的方
法。
5 基於模型方法，它假設每個聚類的模型並發現適合相應模型的數據。典型的
基於模型方法包括：
統計方法COBWEB:是一個常用的且簡單的增量式概念聚類方法。它的輸入對象是采
用符號量（屬性-值）對來加以描述的。採用分類樹的形式來創建
一個層次聚類。
CLASSIT是COBWEB的另一個版本.。它可以對連續取值屬性進行增量式聚
類。它為每個結點中的每個屬性保存相應的連續正態分布（均值與方差）；並利
用一個改進的分類能力描述方法，即不象COBWEB那樣計算離散屬性（取值）
和而是對連續屬性求積分。但是CLASSIT方法也存在與COBWEB類似的問題。
因此它們都不適合對大資料庫進行聚類處理.

㈡ 如何對spss聚類分析結果進行檢驗

方差分析，比較不同類別 在主要變數上是否存在顯著差異，如果存在顯著差異 則說明聚類結果可以

㈢ 目標檢測演算法是什麼

目標檢測演算法是先通過訓練集學習一個分類器，然後在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；每次掃描做一下分類，判斷一下當前的這個窗口是否為要檢測的目標。檢測演算法的核心是分類，分類的核心一個是用什麼特徵，一個是用哪種分類器。

(3)使用聚類分析方法進行目標檢測擴展閱讀：

目標檢測演算法可以分為：

1、背景建模法，包含時間平均模型、混合高斯模型、動態紋理背景、PCA模型、時一空聯合分布背景模型

2、點檢測法，包含Moravec檢測器、Harris檢測器 、仿射不變點檢測、S IFT

3、圖像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚類分析法，包含支持向量機、神經網路、Adaptive Boosting

5、運動矢量場法，包含基於運動矢量場的方法

㈣ spss軟體聚類分析怎麼用，從輸入數據到結果，樹狀圖結果。整個操作怎麼進行。需要基本思路。

1、【分析】-【分類】-【k-平均值聚類】，進行相關參數的設置。

㈤ 如何通過聚類分析洞察用戶需求

聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。聚類分析還可以作為其他演算法（如分類和定性歸納演算法）的預處理步驟。
聚類分析的一個重要用途就是針對目標群體進行多指標的群體劃分，類似這種目標群體的分類就是精細化經營，個性化運營的基礎和核心，只有進行了正確的分類，才可以有效進行個性化和精細化的運營，服務及產品支持等。常見業務應用場景如下。
1．目標用戶的群體分類
通過對特定運營目的和商業目的所挑選出的指標變數進行聚類分析，把目標群體劃分成幾個具有明顯特徵區別的細分群體，從而可以在運營活動中為這些細分群體採取精細化，個性化的運營和服務，最終提升運營的效率和商業效果（如把付費用戶按照幾個特定維度，如利潤貢獻，用戶年齡，續費次數等聚類分析後得到不同特徵的群體）。
2．不同產品的價值組合
企業可以按照不同的商業目的，並依照特定的指標標量來為眾多的產品種類進行聚類分析，把企業的產品體系進一步細分成具有不同價值，不同目的的多維度的產品組合，並且在此基礎分別制定和相應的開發計劃，運營計劃和服務規劃（如哪些產品是明星類產品，那些產品是瘦狗類產品）。
3．數據挖掘、分析、應用
聚類分析是挖掘電子商務網站數據價值的重要方法之一，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，並分析客戶的共同特徵，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務（如某B2C電商平台上，根據用戶的搜索、瀏覽、購買記錄通過大數據分析，通過第三方平台向客戶精準推送產品）。
聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用於研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，並作為多元分析的預處理。

㈥ 聚類分析法

聚類分析，亦稱群分析或點分析，是研究多要素事物分類問題的數量方法。其基本原理是，根據樣本自身的屬性，用數學方法按照某些相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關系，並按親疏關系的程度對樣本進行聚類（徐建華，1994）。

聚類分析方法，應用在地下水中，是在各種指標和質量級別標准約束條件下，通過樣品的各項指標監測值綜合聚類，以判別地下水質量的級別。常見的聚類分析方法有系統聚類法、模糊聚類法和灰色聚類法等。

（一）系統聚類法

系統聚類法的主要步驟有：數據標准化、相似性統計量計算和聚類。

1.數據標准化

在聚類分析中，聚類要素的選擇是十分重要的，它直接影響分類結果的准確性和可靠性。在地下水質量研究中，被聚類的對象常常是多個要素構成的。不同要素的數據差異可能很大，這會對分類結果產生影響。因此當分類要素的對象確定之後，在進行聚類分析之前，首先對聚類要素進行數據標准化處理。

假設把所考慮的水質分析點（G）作為聚類對象（有m個），用i表示（i=1，2，…，m）；把影響水質的主要因素作為聚類指標（有n個），用j表示（j=1，2，…，n），它們所對應的要素數據可用表4-3給出。在聚類分析中，聚類要素的數據標准化的方法較多，一般採用標准差法和極差法。

表4-3 聚類對象與要素數據

對於第j個變數進行標准化，就是將x_ij變換為x′_ij。

（1）總和標准化

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

這種標准化方法所得的新數據x′_ij滿足

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（2）標准差標准化

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式中：

；

由這種標准化方法所得的新數據x′_ij，各要素的平均值為0，標准差為1，即有

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（3）極差標准化

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經過這種標准化所得的新數據，各要素的極大值為1，極小值為0，其餘的數值均在［0，1］閉區間內。

上述式中：x_ij為j變數實測值；x_j為j變數的樣本平均值；s_j為樣本標准差。

2.相似性統計量

系統聚類法要求給出一個能反映樣品間相似程度的一個數字指標，需要找到能量度相似關系的統計量，這是系統聚類法的關鍵。

相似性統計量一般使用距離系數和相似系數進行計算。距離系數是把樣品看成多維空間的點，用點間的距離來表示研究對象的緊密關系，距離越小，表明關系越密切。相似系數值表明樣本和變數間的相似程度。

（1）距離系數

常採用歐幾里得絕對距離，其中i樣品與j樣品距離d_ij為

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d_ij越小，表示i，j樣品越相似。

（2）相似系數

常見的相似系數有夾角餘弦和相關系數，計算公式為

1）夾角餘弦

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在式（4-20）中：-1≤cosθ_ij≤1。

2）相關系數

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式中：d_ij為i樣品與j樣品的歐幾里得距離；cosθ_ij為i樣品與j樣品的相似系數；r_ij為i樣品與j樣品的相關系數；x_ik為i樣品第k個因子的實測值或標准化值；x_jk為j樣品第k個因子的實測值或標准化值；

為i樣品第k個因子的均值，

；

為j樣品第k個因子的均值，

；n為樣品的數目；k為因子（變數）數。

3.聚類

在選定相似性統計量之後，根據計算結果構成距離或相似性系數矩陣（n×n），然後通過一定的方法把n個樣品組合成不同等級的分類單位，對類進行並類，即將最相似的樣品歸為一組，然後，把次相似的樣品歸為分類級別較高的組。聚類主要有直接聚類法、距離聚類法（最短距離聚類法、最遠距離聚類法）。

（1）直接聚類法

直接聚類法，是根據距離或相似系數矩陣的結構一次並類得到結果，是一種簡便的聚類方法。它首先把各個分類對象單獨視為一類，然後根據距離最小或相似系數最大的原則，依次選出一對分類對象，並成新類。如果一對分類對象正好屬於已歸的兩類，則把這兩類並為一類。每一次歸並，都劃去該對象所在的列與列序相同的行。經過n-1次把全部分類對象歸為一類，最後根據歸並的先後順序作出聚類分析譜系圖。

（2）距離聚類法

距離聚類法包括最短距離聚類法和最遠距離聚類法。最短距離聚類法具有空間壓縮性，而最遠距離聚類法具有空間擴張性。這兩種聚類方法關於類之間的距離計算可以用一個統一的公式表示：

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

當γ=-0.5時，式（4-22）計算類之間的距離最短；當γ=0.5時，式（4-22）計算類之間的距離最遠。

最短、最遠距離法，是在原來的n×n距離矩陣的非對角元素中找出d_pq=min（d_ij）或d_pq=max（d_ij），把分類對象G_p和G_q歸並為一新類G_r，然後按計算公式：

d_pq=min（d_pk，d_qk）（k≠ p，q） （4-23）

d_pq=max（d_pk，d_qk）（k≠ p，q） （4-24）

計算原來各類與新類之間的距離，這樣就得到一個新的（n-1）階的距離矩陣；再從新的距離矩陣中選出最小或最大的d_ij，把G_i和G_j歸並成新類；再計算各類與新類的距離，直至各分類對象被歸為一類為止。最後綜合整個聚類過程，作出最短距離或最遠距離聚類譜系圖（圖4-1）。

圖4-1 地下水質量評價的聚類譜系圖

（二）模糊聚類法

模糊聚類法是普通聚類方法的一種拓展，它是在聚類方法中引入模糊概念形成的。該方法評價地下水質量的主要步驟，包括數據標准化、標定和聚類3個方面（付雁鵬等，1987）。

1.數據標准化

在進行聚類過程中，由於所研究的各個變數絕對值不一樣，所以直接使用原始數據進行計算就會突出絕對值大的變數，而降低絕對值小的變數作用，特別是在進行模糊聚類分析中，模糊運算要求必須將數據壓縮在［0，1］之間。因此，模糊聚類計算的首要工作是解決數據標准化問題。數據標准化的方法見系統聚類分析法。

2.標定與聚類

所謂標定就是計算出被分類對象間的相似系數r_ij，從而確定論域集U上的模糊相似關系R_ij。相似系數的求取，與系統聚類分析法相同。

聚類就是在已建立的模糊關系矩陣R_ij上，給出不同的置信水平λ（λ∈［0，1］）進行截取，進而得到不同的分類。

聚類方法較多，主要有基於模糊等價關系基礎上的聚類與基於最大樹的聚類。

（1）模糊等價關系方法

所謂模糊等價關系，是指具有自反性（r_ii=1）、對稱性（r_ij=r_ji）與傳遞性（R·R⊆R）的模糊關系。

基於模糊等價關系的模糊聚類分析方法的基本思想是：由於模糊等價關系R是論域集U與自己的直積U×U上的一個模糊子集，因此可以對R進行分解，當用λ-水平對R作截集時，截得的U×U的普通子集R_λ就是U上的一個普通等價關系，也就是得到了關於U中被分類對象元素的一種。當λ由1下降到0時，所得的分類由細變粗，逐漸歸並，從而形成一個動態聚類譜系圖（徐建華，1994）。此類分析方法的具體步驟如下。

第一步：模糊相似關系的建立，即計算各分類對象之間相似性統計量。

第二步：將模糊相似關系R改造為模糊等價關系R′。模糊等價關系要求滿足自反性、對稱性與傳遞性。一般而言，模糊相似關系滿足自反性和對稱性，但不滿足傳遞性。因此，需要採用傳遞閉合的性質將模糊相似關系改造為模糊等價關系。改造的方法是將相似關系R自乘，即

R²=R·R

R⁴=R²·R²

︙

這樣計算下去，直到：R^2k=R^k·R^k=R^k，則R′=R^k便是一個模糊等價關系。

第三步：在不同的截集水平下進行聚類。

（2）最大樹聚類方法

基於最大樹的模糊聚類分析方法的基本思路是：最大樹是一個不包含迴路的連通圖（圖4-2）；選取λ水平對樹枝進行截取，砍去權重低於λ 的枝，形成幾個孤立的子樹，每一棵子樹就是一個類的集合。此類分析方法的具體步驟如下。

圖4-2 最大聚類支撐樹圖

第一步：計算分類對象之間的模糊相似性統計量r_ij，構建最大樹。

以所有被分類的對象為頂點，當兩點間r_ij不等於0時，兩點間可以用樹干連接，這種連接是按r_ij從大到小的順序依次進行的，從而構成最大樹。

第二步：由最大樹進行聚類分析。

選擇某一λ值作截集，將樹中小於λ值的樹干砍斷，使相連的結點構成一類，即子樹，當λ由1到0時，所得到的分類由細變粗，各結點所代表的分類對象逐漸歸並，從而形成一個動態聚類譜系圖。

在聚類方法中，模糊聚類法比普通聚類法有較大的突破，簡化了運算過程，使聚類法更易於掌握。

（三）灰色聚類法

灰色聚類是根據不同聚類指標所擁有的白化數，按幾個灰類將聚類對象進行歸納，以判斷該聚類對象屬於哪一類。

灰色聚類應用於地下水水質評價中，是把所考慮的水質分析點作為聚類對象，用i表示（i=1，2，…，n）；把影響水質的主要因素作為聚類指標，用j表示（j=1，2，…，m），把水質級別作為聚類灰數（灰類），用k表示（k=1，2，3）即一級、二級、三級3個灰類（羅定貴等，1995）。

灰色聚類的主要步驟：確定聚類白化數、確定各灰色白化函數f_jk、求標定聚類權重η_jk、求聚類系數和按最大原則確定聚類對象分類。

1.確定聚類白化數

當各灰類白化數在數量上相差懸殊時，為保證各指標間的可比性與等效性，必須進行白化數的無量綱化處理。即給出第i個聚類對象中第j個聚類指標所擁有的白化數，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

2.確定各灰色白化函數

建立滿足各指標、級別區間為最大白化函數值（等於1），偏離此區間愈遠，白化函數愈小（趨於0）的功效函數f_ij（x）。根據監測值C_ki，可在圖上（圖4-3）解析出相應的白化函數值f_jk（C_ik），j=1，2，…，m；k=1，2，3。

3.求標定聚類權重

根據式（4-25），計算得出聚類權重η_jk的矩陣（n×m）。

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：η_jk為第j個指標對第k個灰類的權重；λ_jk為白化函數的閾值（根據標准濃度而定）。

圖4-3 白化函數圖

註：圖4-3白化函數f（x）∈［0，1］，具有下述特點：①平頂部分，表示該量的最佳程度。這部分的值為最佳值，即系數（權）為1，f（x）=max=1（峰值），x∈［x₂，x₃］。②白化函數是單調變化的，左邊部分f（x）=L（x），單調增，x∈（x₁，x₂］，稱為白化的左支函數；右邊部分f（x）=R（x），單調減，x∈［x₃，x₄），稱為白化的右支函數。③白化函數左右支函數對稱。④白化函數，為了簡便，一般是直線。⑤白化函數的起點和終點，一般來說是人為憑經驗確定。

4.求聚類系數

σ_ik=∑f_jk（d_ij）η_jk （4-26）

式中：σ_ik為第i個聚類對象屬於第k個灰類的系數，i=1，2，…，n；k=1，2，3。

5.按最大原則確定聚類對象分類

由σ_ik構造聚類向量矩陣，行向量最大者，確定k樣品屬於j級對應的級別。

用灰色聚類方法進行地下水水質評價，能最大限度地避免因人為因素而造成的「失真、失效」現象。

聚類方法計算相對復雜，但是計算結果與地下水質量標准級別對應性明顯，能夠較全面反映地下水質量狀況，也是較高層次定量研究地下水質量的重要方法。

㈦ 如何利用R軟體進行聚類分析

運用聚類分析法主要做好分析表達數據：
1、通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標准化，然後成對比較線性協方差。
2、通過把用最緊密關聯的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchical clustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關進行聚類。
3、多維等級分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一種在二維Euclidean 「距離」中顯示實驗樣本相關的大約程度。
4、K-means方法聚類，通過重復再分配類成員來使「類」內分散度最小化的方法。
聚類分析法是理想的多變數統計技術，主要有分層聚類法和迭代聚類法。聚類通過把目標數據放入少數相對同源的組或「類」（cluster）里。

㈧ 關於聚類分析

1。聚類分析的特點
聚類分析（cluster analysis）是根據事物本身的特性研究個體的一種方法，目的在於將相似的事物歸類。它的原則是同一類中的個體有較大的相似性，不同類的個體差異性很大。這種方法有三個特徵：適用於沒有先驗知識的分類。如果沒有這些事先的經驗或一些國際、國內、行業標准，分類便會顯得隨意和主觀。這時只要設定比較完善的分類變數，就可以通過聚類分析法得到較為科學合理的類別；可以處理多個變數決定的分類。例如，要根據消費者購買量的大小進行分類比較容易，但如果在進行數據挖掘時，要求根據消費者的購買量、家庭收入、家庭支出、年齡等多個指標進行分類通常比較復雜，而聚類分析法可以解決這類問題；聚類分析法是一種探索性分析方法，能夠分析事物的內在特點和規律，並根據相似性原則對事物進行分組，是數據挖掘中常用的一種技術。
這種較成熟的統計學方法如果在市場分析中得到恰當的應用，必將改善市場營銷的效果，為企業決策提供有益的參考。其應用的步驟為：將市場分析中的問題轉化為聚類分析可以解決的問題，利用相關軟體（如SPSS、SAS等）求得結果，由專家解讀結果，並轉換為實際操作措施，從而提高企業利潤，降低企業成本。
2.應用范圍
聚類分析在客戶細分中的應用

消費同一種類的商品或服務時，不同的客戶有不同的消費特點，通過研究這些特點，企業可以制定出不同的營銷組合，從而獲取最大的消費者剩餘，這就是客戶細分的主要目的。常用的客戶分類方法主要有三類：經驗描述法，由決策者根據經驗對客戶進行類別劃分；傳統統計法，根據客戶屬性特徵的簡單統計來劃分客戶類別；非傳統統計方法，即基於人工智慧技術的非數值方法。聚類分析法兼有後兩類方法的特點，能夠有效完成客戶細分的過程。
例如，客戶的購買動機一般由需要、認知、學習等內因和文化、社會、家庭、小群體、參考群體等外因共同決定。要按購買動機的不同來劃分客戶時，可以把前述因素作為分析變數，並將所有目標客戶每一個分析變數的指標值量化出來，再運用聚類分析法進行分類。在指標值量化時如果遇到一些定性的指標值，可以用一些定性數據定量化的方法加以轉化，如模糊評價法等。除此之外，可以將客戶滿意度水平和重復購買機會大小作為屬性進行分類；還可以在區分客戶之間差異性的問題上納入一套新的分類法，將客戶的差異性變數劃分為五類：產品利益、客戶之間的相互作用力、選擇障礙、議價能力和收益率，依據這些分析變數聚類得到的歸類，可以為企業制定營銷決策提供有益參考。
以上分析的共同點在於都是依據多個變數進行分類，這正好符合聚類分析法解決問題的特點；不同點在於從不同的角度尋求分析變數，為某一方面的決策提供參考，這正是聚類分析法在客戶細分問題中運用范圍廣的體現。

聚類分析在實驗市場選擇中的應用

實驗調查法是市場調查中一種有效的一手資料收集方法，主要用於市場銷售實驗，即所謂的市場測試。通過小規模的實驗性改變，以觀察客戶對產品或服務的反應，從而分析該改變是否值得在大范圍內推廣。
實驗調查法最常用的領域有：市場飽和度測試。市場飽和度反映市場的潛在購買力，是市場營銷戰略和策略決策的重要參考指標。企業通常通過將消費者購買產品或服務的各種決定因素（如價格等）降到最低限度的方法來測試市場飽和度。或者在出現滯銷時，企業投放類似的新產品或服務到特定的市場，以測試市場是否真正達到飽和，是否具有潛在的購買力。前述兩種措施由於利益和風險的原因，不可能在企業覆蓋的所有市場中實施，只能選擇合適的實驗市場和對照市場加以測試，得到近似的市場飽和度；產品的價格實驗。這種實驗往往將新定價的產品投放市場，對顧客的態度和反應進行測試，了解顧客對這種價格的是否接受或接受程度；新產品上市實驗。波士頓矩陣研究的企業產品生命周期圖表明，企業為了生存和發展往往要不斷開發新產品，並使之向明星產品和金牛產品順利過渡。然而新產品投放市場後的失敗率卻很高，大致為66%到90%。因而為了降低新產品的失敗率，在產品大規模上市前，運用實驗調查法對新產品的各方面（外觀設計、性能、廣告和推廣營銷組合等）進行實驗是非常有必要的。
在實驗調查方法中，最常用的是前後單組對比實驗、對照組對比實驗和前後對照組對比實驗。這些方法要求科學的選擇實驗和非實驗單位，即隨機選擇出的實驗單位和非實驗單位之間必須具備一定的可比性，兩類單位的主客觀條件應基本相同。
通過聚類分析，可將待選的實驗市場（商場、居民區、城市等）分成同質的幾類小組，在同一組內選擇實驗單位和非實驗單位，這樣便保證了這兩個單位之間具有了一定的可比性。聚類時，商店的規模、類型、設備狀況、所處的地段、管理水平等就是聚類的分析變數。 轉

㈨ 如何對用戶進行聚類分析

需要搜集用戶的哪些特徵？

聚類分析變數選擇的原則是：在哪些變數組合的前提，使得類別內部的差異盡可能的小，即同質性高，類別間的差異盡可能的大，即同質性低，並且變數之間不能存在高度相關。

常用的用戶特徵變數有：

①
人口學變數：如年齡、性別、婚姻、教育程度、職業、收入等。通過人口學變數進行分類，了解每類人口的需求有何差異。

②
用戶目標：如用戶為什麼使用這個產品？為什麼選擇線上購買？了解不同使用目的的用戶的各自特徵，從而查看各類目標用戶的需求。

③
用戶使用場景：用戶在什麼時候，什麼情況下使用這個產品？了解用戶在各類場景下的偏好/行為差異。

④
用戶行為數據：如使用頻率，使用時長，客單價等。劃分用戶活躍等級，用戶價值等級等。

⑤
態度傾向量表：如消費偏好，價值觀等，看不同價值觀、不同生活方式的群體在消費取向或行為上的差異。

需要多少樣本量？

沒有限制，通常情況下與實際應用有關，如果非要加一個理論的限制，通常認為，樣本的個數要大於聚類個數的平方。

①如果需要聚類的數據量較少（<100），那麼三種方法(層次聚類法，K-均值聚類法，兩步聚類法)都可以考慮使用。優先考慮層次聚類法，因為層次聚類法產生的樹狀圖更加直觀形象，易於解釋，並且，層次聚類法提供方法、距離計算方式、標准化方式的豐富程度也是其他兩種方法所無法比擬的。

②如果需要聚類的數據量較大（>1000），應該考慮選擇快速聚類別法或者兩步聚類法進行。

③如果數據量在100～1000之間，理論上現在的計算條件是可能滿足任何聚類方法的要求的，但是結果的展示會比較困難，例如不可能再去直接觀察樹狀圖了。

應用定量方法還是定性方法？

聚類分析是一種定量分析方法，但對聚類分析結果的解釋還需要結合定性資料討論。

1.聚類分析的定義與用途

聚類分析（Cluster Analysis）是一種探索性的數據分析方法，根據指標/變數的數據結構特徵，對數據進行分類，使得類別內部的差異盡可能的小，即同質性高，類別間的差異盡可能的大，即同質性低。

2.聚類分析的方法

①層次聚類法（Hierarchical），也叫系統聚類法。既可處理分類變數，也可處理連續變數，但不能同時處理兩種變數類型，不需要指定類別數。聚類結果間存在著嵌套，或者說層次的關系。

②K-均值聚類法（K-Means Cluster），也叫快速聚類法。針對連續變數，也可處理有序分類變數，運算很快，但需要指定類別數。K-均值聚類法不會自動對數據進行標准化處理，需要先自己手動進行標准化分析。

③兩步聚類法（Two-Step Cluster）：可以同時處理分類變數和連續變數，能自動識別最佳的類別數，結果比較穩定。如果只對連續變數進行聚類，描述記錄之間的距離性時可以使用歐氏（Euclidean）距離，也可以使用對數似然值（Log-likelihood），如果使用前者，則該方法和傳統的聚類方法並無太大區別；但是若進行聚類的還有離散變數，那麼就只能使用對數似然值來表述記錄間的差異性。當聚類指標為有序類別變數時，Two-Step Cluster出來的分類結果沒有K-means cluster的明晰，這是因為K-means演算法假定聚類指標變數為連續變數。

3.聚類分析的步驟

①確定研究目的：研究問題關注點有哪些、是否有先驗分類數…

②問卷編制：態度語句李克特項目、有序類別…

③確定分析變數：問卷變數的類型，連續or分類，有序類別or無序類別、是否納入後台數據，變數間相關性低…

④聚類分析：聚類分析方法選擇、數據標准化方法、聚類類別數確定…

⑤結果檢驗：類別間差異分析、是否符合常理…

⑥聚類結果解釋：類別的命名、類別間的差異、結合定性資料解釋…