聚类分析的应用案例
聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，可以将大量类似的数据（称为“元组”）组合在一起，并基于某种规则（称为聚类标准）把它们分为一些稳定的、有意义的类别。它是一种用于实现数据探索性分析（EDA）和关联性分析（CA）的有效方法。聚类分析强调在样本空间中发现和识别分组的模式。目前，聚类分析在商业分析、市场营销、生物学和医学分析等领域中广泛应用。它的目的是弄清楚如何把一组数据分成多个不同的类别，并给出类别之间的相似度。
聚类分析可以应用于不同领域和行业。比如，在银行行业，可以使用聚类分析来分析客户价值，从而分析客户购买意向，帮助改善营销策略。在零售行业中，可以利用聚类分析来预测消费者对特定商品的偏好，从而帮助改善产品营销策略。还可以用聚类分析来分析一个组织的客户，以便更好地掌握客户的需求，从而提高客户满意度。
此外，聚类分析在生物学和医学研究中也被广泛应用。比如，可以用聚类分析来进行基因分析，以发现不同细胞类型，从而帮助研究人员了解疾病发展的机理。聚类分析还可以用于诊断和预测，帮助医疗团队识别有病的病人，并根据历史临床数据和患者特征，预测疾病的发展过程，从而更好地规划治疗的方案。
聚类分析有许多应用，可以极大地提高个体和团体的效率，同时提供更多洞见和信息，以帮助指导业务决策。因此，聚类分析是一种重要的工具，如果能够更好地应用，可以显著提高个人和团体的工作效率，实现更好的成果。
安徽工程大学本科 课程设计（论文） 专业： 题目：基于聚类分析方法的农村消费状况探索 作者姓名： *** 指导老师： 成绩： 年月日 摘要 多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科，已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。我国是一个农业大国，农民约占全国总人口的70%以上，是最大的消费群体，进行研究时要
处理大量的复杂信息，因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。 本文首先从我国农村消费现状入手，采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究，以得出各因素对农村消费状况影响程度，进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策：一是增加农村居民收入；二是提高消费者素质；三是改善农村居民的消费环境；四是完善农村社会保障；五是统筹协调发展。 本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配，各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。需要分析哪些是主要的，本质的，哪些是次要的，片面的，他们之间是什么样的关系等问题，多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。 关键词：农村；消费；聚类分析 引言 经过改革开放三十年的风雨历程，在投资、消费和出口三驾马车的拉动下，我国经济飞速发展，人民生活水平日益提高，居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展，实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。 十七届三中全会提出“到2020年，农村改革发展基本目标任务是：农村经济体制更加健全，城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立；现代农业建设取得显著进展，农业综合生产能力明显提高，国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障；农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除[1]。”党中央正式
spss样本聚类案例分析 SPSS样本聚类案例分析 在社会科学研究中，数据的分析和处理是至关重要的环节。其中，聚类分析是一种将相似对象组合在一起的技术，可以帮助我们更好地理解数据的结构并获取有价值的信息。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款广泛使用的数据分析工具，具有强大的聚类分析功能。本文将通过一个具体的案例，介绍如何使用SPSS进行样本聚类分析。 案例背景 假设我们正在进行一项关于消费者购物行为的研究，旨在了解不同群体的购买偏好和习惯。为了实现这一目标，我们收集了一些关于消费者特征和购物行为的数据。数据包括年龄、性别、收入、购物频率、购买物品的类型等信息。 SPSS聚类分析过程 1、数据准备 打开SPSS软件，导入包含所需变量的数据集。在本案例中，我们需要导入包含年龄、性别、收入、购物频率、购买物品类型等变量的数据集。
2、选择聚类变量 在聚类分析中，我们需要选择用于分类对象的变量。根据研究目的，我们将选择所有收集到的变量，以便在聚类过程中考虑多种因素。3、确定聚类数目 在开始聚类之前，我们需要确定最终希望得到多少个类别。这通常需要根据实际情况和研究目标进行判断。在本案例中，我们希望将消费者分为3个类别，以便于后续的对比和分析。 4、执行聚类分析 在SPSS中，我们可以使用K-均值聚类法（K-Means Cluster Analysis）进行聚类分析。选择“分析”菜单下的“分类”子菜单，然后选择“K-均值聚类”。将选定的变量拖入“变量”栏，并设置类别数为3。点击“确定”按钮，SPSS将进行聚类分析。 5、结果解读 SPSS将生成一个包含每个对象所属类别的输出窗口。我们可以通过观察结果，了解每个类别的特征以及对象在各个类别中的分布情况。此外，SPSS还提供了多种图形工具，如树状图和聚类散点图，可以帮助我们更好地理解聚类结果。 结果分析
聚类算法的应用案例 聚类算法是一种无监督学习算法，用于将相似的数据样本聚集到一起以形成不同的类别或群组。聚类算法的应用非常广泛，涵盖了多个领域和行业。下面是一些聚类算法的应用案例： 1.市场细分 聚类算法可以将消费者分成不同的群组，以便企业可以更好地了解和满足他们的需求。例如，一家公司可以使用聚类算法来将客户分成不同的群组，以便可以针对每个群组制定具体的营销策略和促销活动。 2.社交网络分析 聚类算法可以将社交网络中的用户分成不同的群组，以便更好地理解他们之间的关系和行为模式。例如，通过聚类算法，可以将社交网络中的用户分成不同的兴趣群组或社区，以便为他们提供更相关的内容和推荐。 3.图像分析 聚类算法可以用于图像分析，将相似的图像进行聚类，以便更好地理解和组织图像数据。例如，可以使用聚类算法将图像库中的照片分成不同的类别，例如风景、人物、动物等，以便更方便地进行管理和检索。 4.区域划分 聚类算法可以将地理空间中的位置点聚类到不同的区域中，以便更好地理解和分析该区域的特征。例如，在城市规划中，可以使用聚类算法将不同的街区分成不同的群组，以便了解每个区域的人口密度、商业活动等情况。 5.词汇分析
聚类算法可以用于文本分析，将相似的词汇聚类在一起，以便更好地理解和组织文本数据。例如，可以使用聚类算法将一篇文章中的单词分成不同的群组，例如名词、动词、形容词等，以便更好地理解文章的主题和含义。 6.信用评估 聚类算法可以用于信用评估，将申请信用的个人或企业分成不同的群组，以便更好地评估他们的违约风险。例如，一家银行可以使用聚类算法将借款人分成不同的群组，以便为每个群组制定不同的贷款条件和利率。 7.检测异常 聚类算法可以用于检测异常数据，将异常数据点与正常数据点分开。例如，在网络安全中，可以使用聚类算法将正常的网络流量和异常的网络流量分成不同的群组，以便更好地检测和预防网络攻击。 总之，聚类算法的应用案例非常广泛，涵盖了多个领域和行业。通过将相似的数据样本聚集到一起，聚类算法可以帮助我们更好地理解和分析数据，并根据不同的群组制定相应的决策和策略。
三种系统聚类方法对24款8600GT 进行分类 的应用 0082807段超波 0082796童善杰 （江西财经大学信息管理学院08管理科学1班，江西，南昌220032） 摘要：我们知道在SAS 系统中提供了很多种系统聚类过程中确定类别与类别之间距离的方法，像类平均法（AVE ）、最短距离法（SIN ）、离差平方和法（WARD ）、最长距离法（COM ）、重心法（CEN ）等，从而影响最终的分类结果。到底哪一种方法更合理更符合实际呢？通过用类平均法（AVE ）、最短距离法（SIN ）和离差平方和法（WARD ）3种方法对24款8600GT 进行分类，来对比一下这三种方法的分类效果。 关键词：聚类分析 类平均法 最短距离法 离差平方和法 Three Kinds of Clustering Method in 8600GT Classification of 24 of the Application Abstract: we know in the SAS system provides a variety of system clustering process to determine the distance between classes and category of methods, like Average linkage (AVE), Single linkage (SIN), WARD (WARD), Complete method (COM), Centroid method (CEN) etc, thus influence the final classification results. Which method is more reasonable more accord with actual? Through using class average method (AVE), Single linkage (SIN) and WARD (WARD)， three methods for the 24 8600GT classification, to compare these three methods of classification effect. Keywords: Cluster Analysis Average linkage WARD Single linkage. 在现实生活中，需要对复杂的对象依据一定的标准进行分类，通常情况下，人们根据事物现象的一个指标或者某一方面就可以进行分类活动，而实际上，需考虑的事物或对象不只包含单一指标，因此，很可能还需通过许多侧面或者指标来进行分类。一般情况下，人们往往可根据事物之间的远近距离来判定类别。个体与个体之间的距离越近，其相似程度可能也越高，属于同类的可能性越大。有了一定的分类规则之后，人们可以根据个体与个体之间的距离长短进行分类，首先把最近的个体分为同类，然后再根据最短距离继续扩大类别所涵盖的范围，知道把所有个体都分为一个大类为止，类似这样的分类过程称为“系统聚类”。案例中将要使用聚类方法均属于此类过程。 1 原理和方法 1.1类平均法（AVE ） 类平均法是用两类样品两两之间平方距离的平均值的平均值作为类之间的距离。如p G 和q G 两类，可以计算每类中每对样本点之间的平均距离。
聚类算法的应用案例 **以《聚类算法的应用案例》为标题，写一篇3000字的中文文章** 在当今的数据分析领域，算法的应用已经深入到了日常数据分析的各个方面。其中聚类算法也是其中重要的一部分，大量的研究也都围绕聚类算法展开，并且取得了一定的成就。聚类算法是指将相似对象集结在一起，建立不同的类簇，每个类簇包含有共性的成员，可以把它们分离出来，而忽略那些差异较大的对象。本文将从聚类算法本身的概念出发，结合现有技术，来阐述聚类算法的应用案例，以及聚类算法的有效性。 聚类算法的原理是基于数据对象之间的相似性进行分类，用户可以自定义数据对象之间的相似度定义，从而使得数据对象可以被有效的分类。在进行聚类时，需要首先对数据按照某种方法提取出特征，再将特征进行相似性比较，根据结果将数据分到每一类中，最后再对每一类进行建模，以实现最终的聚类目标。 聚类算法有很多应用方面，如市场细分，用户分群，文本分析，甚至是图像识别的应用。例如，假设我们想要对某一类产品的用户进行分群，那么就可以使用聚类算法来对数据进行分析，提取出其中共性的数据，然后创建不同的用户群体，并根据不同群体对产品的需求进行优化。 此外，聚类算法还可以用于文本分析，将文本按照共性进行分类，方便进行统计分析和推荐自然语言处理算法。例如，新闻推荐系统可
以使用聚类算法，根据不同的新闻类别，将用户和新闻的关系划分到不同的类别中，从而方便对不同类别的新闻进行推荐。 此外，有些算法还可以用于图像识别，聚类算法可以帮助分析大量图像，将不同类别的图像快速归类，从而更快地进行识别。例如，谷歌的AutoML系统就使用了聚类算法，可以帮助分析大量的图像， 并自动分出不同的类别。 另外，聚类算法也是贝叶斯分类算法的一种变体，用于对数据进行分类，可以计算每个类别的概率，并有效的选择正确的类别。例如，卫星图像分割就使用了聚类算法，可以更准确的识别不同的图像信号，并根据概率进行分类。 最后，聚类算法也可以用于关联规则分析，可以对大量数据进行分析，寻找出关联规则，从而挖掘出有用的信息。例如，在推荐系统中，可以使用聚类算法，分析不同的关联规则，发现不同类别的用户偏好，从而根据关联规则进行有效的推荐工作。 以上就是关于聚类算法的应用案例，可以看出，聚类算法是一种非常灵活而有效的算法，可以帮助用户进行多种数据分析，从而挖掘出有效信息，更好地实现自己的目标。然而，在使用聚类算法进行分析时，我们还需要注意，不同类别的数据可能具有不同的关联性，因此需要应用不同的聚类算法，以确保分类的有效性和准确性。
聚类分析在市场细分中的应用案例分析 市场细分是市场营销中的关键战略之一，通过将市场划分为不同的细分市场，企业可以更加准确地满足不同消费者的需求，提供个性化的产品和服务。而聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，可以在市场细分过程中发挥重要作用，帮助企业实现更精确的市场细分。 在本文中，我们将通过分析一个真实的案例来探讨聚类分析在市场细分中的应用。该案例涉及到一家汽车制造商，该公司希望根据消费者的购车偏好将市场细分为不同的群体，以便更好地定位和营销其产品。 首先，为了进行聚类分析，我们需要收集大量的消费者数据。在这个案例中，我们采集了来自不同地区的1000名消费者的数据，包括他们的年龄、性别、收入、家庭人口数量、购车目的和首选汽车品牌等信息。这些数据将被用作聚类分析的输入。 接下来，我们使用聚类算法对收集到的数据进行分析。在这个案例中，我们选择了k-means聚类算法来进行分析。该算法将数据分为预定义数量的簇，每个簇之间的差异最小化。我们选择了5个簇来表示不同的消费者群体。 通过聚类分析，我们将消费者分为了5个不同的簇。下面是每个簇的特征描述：
1. 簇1：该簇包括了年龄较大、收入较高的消费者群体，他们的购 车目的主要是追求舒适性和品牌形象，在购车时更倾向于选购豪华品 牌的汽车。 2. 簇2：该簇包括了年轻人群，他们的收入相对较低，购车目的主 要是为了实用和经济，他们更倾向于购买价格相对较低且经济燃油的 汽车。 3. 簇3：该簇包括了家庭人口较多的消费者群体，他们的购车目的 主要是为了家庭出行，他们更倾向于购买多功能、空间较大的SUV或MPV类型的汽车。 4. 簇4：该簇包括了对环保和可持续性较为关注的消费者群体，他 们更倾向于购买电动汽车或混合动力汽车。 5. 簇5：该簇包括了喜欢运动和驾驶激情的消费者群体，他们的购 车目的主要是追求驾驶的乐趣和速度，他们更倾向于购买跑车或运动 型汽车。 通过对聚类结果的分析，汽车制造商可以更好地了解不同消费者群 体的需求和偏好。根据这些信息，企业可以调整产品设计和营销策略，提供更符合目标群体需求的产品。 此外，聚类分析还可以帮助企业识别潜在的细分市场。在该案例中，我们发现了一个细分市场，即对环保和可持续性较为关注的消费者群体。企业可以针对这个细分市场推出相应的环保汽车产品，并开展相 关的宣传和推广活动，以吸引该群体的注意并提升市场份额。
聚类分析案例 聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以帮助我们将数据集中具有相似特征的对象进行分组，从而揭示数据内在的结构和规律。在本文中，我们将通过一个实际的案例来介绍聚类分析的应用。 案例背景： 某电商平台希望对其用户进行分群，以便更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。为了实现这一目标，我们将运用聚类分析技术对用户数据进行分析。 数据准备： 我们收集了一定时间内的用户行为数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的次数、收藏商品的数量等信息。这些数据将作为聚类分析的输入。 聚类分析步骤： 1. 数据预处理，首先，我们需要对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值处理、数据标准化等工作，以确保数据的质量和可靠性。 2. 特征选择，在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行特征选择，选择能够代表用户特征和行为的变量作为聚类的特征，例如购买频率、浏览深度、活跃时段等。 3. 模型选择，根据业务需求和数据特点，我们可以选择合适的聚类分析模型，常用的包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。 4. 聚类分析，在选择好模型后，我们可以利用数据挖掘工具（如Python中的scikit-learn库）进行聚类分析，将用户分成若干个群体，并对每个群体的特征进行分析和解释。
案例结果： 经过聚类分析，我们将用户分成了三个群体，高消费用户、低消费用户和潜在 用户。高消费用户的购买频率和客单价较高，对促销活动和新品推荐比较敏感；低消费用户购买频率较低，但对特价商品和折扣活动有一定的响应；潜在用户则具有较高的点击广告次数和浏览深度，但购买行为较少。通过对不同群体的特征分析，电商平台可以有针对性地制定营销策略，提高用户的满意度和促进销售额的增长。 结论： 通过本案例的聚类分析，我们可以看到聚类分析在电商领域的重要应用价值。 通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。因此，聚类分析技术具有广泛的应用前景，值得进一步深入研究和应用。
案例数据源: 有20种12盎司呻酒成分和价格的教据，变重包括啤酒W称、热番钠含g 酒精含星、价版 beername calorie sodium alcohol cost 1Budweiser144.0019.00 4 70.43： 2Schlitz181.0019.00 4.90：4S| 4 3lonenbrau157.0015.00 4.90.48 4Kronensourc170.007.00 5.20 5Heineken152.0011.00 5.00刀 6Old-milnaukee14&0023.00 4.60 7Aucsberger175.0024.00 5.50.40 •【一】问题一：选择那些变重进行聚类？一采用-R型聚类” 1、现在我们有4个变宜用来对啤酒分类 2、先确定用相似住来测度，度重樣准选用pcarson系数，聚类方法选昊远元素，将来的相似性矩阵里的数宇为相关系数。若杲有某阿个变虽的相关系教接近1或•】，说明阿个变重可互相替代。
3、只输出“树状图”就可以了，从proximity mnirix表中可以看出热重ft酒靖含量两个变虽相关系教0.903, 最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变重，导致成本埴和。至于热重和酒箱含虽选择哪一个作为典型指極来代替原来的两个变蚩，可以帳据专业知识或测定的难易程度决定。（与因于分析不同，是完全踢掉其中一个变重以达到降淮的目的。）这里选用酒精含重，至此，确定出用于聚类的变重为：酒精含童钠含重，价格。
Cluster Membership 【二】问题二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类” 1、现在开绐对20中啤酒进行聚类。开绐不确定应该分为几类，暂时用一个类范闫来i或探，这一回用欧式距离平方进行测度。
K-Means聚类分析 一、实验方法 K-Means聚类分析 二、实验目的 根据2001年全国31省市自治区各类小康和现代化指数的数据，用Spass对地区进行K-Means 聚类分析。 三、实验数据 综合指数社会结构经济与技术发展人口素质生活质量法制与治安 北京93.2 100 94.7 108.4 97.4 55.5 上海92.3 95.1 92.7 112 95.4 57.5 天津87.9 93.4 88.7 98 90 62.7 浙江80.9 89.4 85.1 78.5 86.6 58 广东79.2 90.4 86.9 65.9 86.5 59.4 江苏77.8 82.1 74.8 81.2 75.9 74.6 辽宁76.3 85.8 65.7 93.1 68.1 69.6 福建72.4 83.4 71.7 67.7 76 60.4 山东71.7 70.8 67 75.7 70.2 77.2 黑龙江70.1 78.1 55.7 82.1 67.6 71 吉林67.9 81.1 51.8 85.8 56.8 68.1 湖北65.9 73.5 48.7 79.9 56 79 陕西65.9 71.5 48.2 81.9 51.7 85.8 河北65 60.1 52.4 75.6 66.4 76.6 山西64.1 73.2 41 73 57.3 87.8 海南64.1 71.6 46.2 61.8 54.5 100 重庆64 69.7 41.9 76.2 63.2 77.9 内蒙古63.2 73.5 42.2 78.2 50.2 81.4 湖南60.9 60.5 40.3 73.9 56.4 84.4 青海59.9 73.8 43.7 63.9 47 80.1 四川59.3 60.7 43.5 71.9 50.6 78.5 宁夏58.2 73.5 45.9 67.1 46.7 61.6 新疆64.7 71.2 57.2 75.1 57.3 64.6 安徽56.7 61.3 41.2 63.5 52.5 72.6 云南56.7 59.4 49.8 59.8 48.1 72.3
聚类算法的常见应用场景解析 一、电商行业 如今的电商行业已经成为人们生活中不可或缺的一部分，对于电商平台而言，用户群体的分析和分类是非常重要的。通过聚类算法，电商平台可以对用户进行分群，从而更好地推动个性化营销。例如，通过对用户购买行为和偏好进行聚类分析，电商平台可以将用户分成不同的群体，然后根据不同群体的特点来推送不同的商品推荐和促销活动，从而提高用户的购买意愿和购买频次。 二、医疗行业 在医疗行业中，聚类算法可以用于疾病的分类和诊断。通过对患者的临床表 现和病史数据进行聚类分析，可以将患者分成不同的病情类别，从而帮助医生更快速、更准确地进行诊断和制定治疗方案。此外，聚类算法还可以用于药物研发和临床试验，帮助科研人员找到更有效的治疗方案。 三、金融行业 在金融行业中，聚类算法可以用于客户分类和风险控制。银行可以通过聚类 算法对客户进行分群，识别出高价值客户和潜在风险客户，从而针对不同群体制定不同的营销策略和风险控制策略。此外，聚类算法还可以用于信用评分和个人征信，帮助银行更准确地评估客户的信用风险。 四、城市规划
在城市规划领域，聚类算法可以用于对城市居民的行为和偏好进行分析，帮 助城市规划者更好地了解和预测城市居民的需求和行为。通过对城市居民的聚类分析，可以为城市规划提供数据支持，帮助规划者更科学地制定城市建设和发展方案。 五、互联网广告 在互联网广告领域，聚类算法可以用于对用户行为和偏好进行分析，从而实 现精准营销。通过对用户的聚类分析，广告主可以将广告精准地推送给不同群体的用户，提高广告的投放效果和转化率。此外，聚类算法还可以帮助广告主发现潜在的用户群体和市场机会，从而更好地制定营销策略和推广方案。 六、自然资源管理 在自然资源管理领域，聚类算法可以用于对自然资源的分类和监测。例如， 通过对遥感数据进行聚类分析，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，帮助政府部门更好地制定土地利用规划和资源保护政策。 七、社交网络 在社交网络领域，聚类算法可以用于对用户的社交行为和网络关系进行分析，帮助社交平台更好地理解和挖掘用户的社交需求和兴趣。通过对用户的聚类分析，社交平台可以为用户推荐更符合其兴趣和需求的内容和好友，提升用户的使用体验和粘性。 总结
聚类分析案例本页仅作为文档封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
SPSS软件操作实例——某移动公司客户细分模型 数据准备：数据来源于，如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins 表示工作日上班时期电话时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期电话时长等。 图1 数据 分析目的：对移动手机用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析。 操作步骤： 1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以及文件类型，将数据导入SPSS软件中，如图2所示。 图2 打开数据菜单选项 2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如图3所示。
图3 数据标准化 3，从菜单中选择【分析】——【分类】——【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为5。点击迭代按钮，在迭代窗口将最大迭代次数改为100，点击继续。点击保存按钮，在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”，点击继续。点击选项按钮，在选项窗口勾选“ANOVA 表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续。点击确定按钮，运行聚类分析，如图4所示。
图4 聚类分析操作 结果分析 表1 最终聚类中心 聚类 12345 Zscore: 工作日上班时期电话时长.61342.37303 Zscore: 工作日下班时期电话时长.46081 Zscore: 周末电话时长.35845 Zscore: 国际电话时长.04673.02351 Zscore: 总通话时长.41420.10398.21627 Zscore: 平均每次通话时长 由最终聚类中心表可得最终分成的5个类它们各自的均值。 第一类：依据总通话时间长，上班通话时间长，国际通话时间长等特征，将第一类命名为高端商用客户。 第二类：依据其在各项指标中均较低，将第二类命名为不常使用客户。
聚类分析的应用案例 概述 聚类分析是一种用于理解数据集中的样本或对象之间的相似性和差 异性的统计方法。它将数据集中的样本分为不同的组或簇，使得同 一组内的样本更加相似，而不同组之间的样本差异更大。聚类分析 在各个领域都有广泛的应用，如市场调研、社交网络分析、图像处 理等。本文将介绍几个聚类分析的应用案例。 案例一：市场细分 市场细分是市场营销中的重要环节，通过将消费者分成不同的群体，可以更好地满足不同群体的需求，提高市场竞争力。聚类分析可以 帮助企业将消费者分成不同的群体，并进行个性化的营销策略。 例如，一家电商公司希望了解他们的消费者群体，并做出有针对性 的推荐和促销。他们收集了大量的用户购买记录，包括购买的商品 类别、价格等信息。通过聚类分析，他们发现有三个主要的消费者 群体：年轻人、家庭主妇和中年商务人士。基于这些发现，他们分 别采取了针对性的推荐策略，比如向年轻人推荐时尚潮流商品，向 家庭主妇推荐家居用品，向商务人士推荐商务礼品。这些策略引导 了消费者更好地发现和购买符合他们需求的产品，从而提高了销售额。 案例二：社交网络分析
随着社交网络的普及，人们在网上进行交流和分享已成为日常生活的一部分。聚类分析可以帮助分析社交网络中的用户群体和关系，发现隐藏在数据中的模式和规律。 例如，一个社交媒体平台想要了解他们用户群体的特点，以更好地提供个性化的推荐和服务。通过聚类分析，他们发现用户可以分为几类：年轻人、父母、商务人士等。在进一步的分析中，他们还发现不同用户之间存在着特定的关系，比如同为父母的用户之间可能会互相关注、互相分享育儿经验等。基于这些分析结果，该社交媒体平台可以向用户提供更加个性化的推荐内容，如根据用户的兴趣向他们推荐相关话题、推荐他们可能感兴趣的用户等。 案例三：图像处理 聚类分析在图像处理中也有广泛应用。通过将图像中像素的颜色和位置作为特征，可以进行图像分割和相似图像的检索。 例如，一家广告公司想要对他们的广告海报进行分类和整理，以便更好地管理和检索。他们收集了大量的广告海报图片，通过聚类分析将这些海报分为几个组，每个组代表一种风格或主题。通过这个分类，他们可以迅速找到某一类海报，并用于相应的广告活动。此外，他们还可以使用聚类分析来检索相似的海报，以寻找类似风格的设计和灵感。 结论
kmeans文本聚类案例 本篇文章将介绍一个kmeans文本聚类案例。聚类是一种无监督 的机器学习方法，它可以将数据集中相似的数据点分组在一起。在文本聚类中，我们将文本数据集中的相似文本聚集在一起。kmeans 是 一种聚类算法，它将数据点分为 k 个不同的簇。在本文中，我们将 使用 kmeans 算法对一个文本数据集进行聚类分析，并展示聚类结果。 首先，我们需要准备一个文本数据集。这里我们将使用一个包含1000 篇新闻文章的数据集。我们可以使用 Python 中的 pandas 库 读取和处理数据集。接下来，我们需要对文本数据进行预处理，包括去除停用词、标记化、词干提取等。 然后，我们需要将文本数据转换为数值向量，以便于计算相似度。这里我们将使用词袋模型，其中每个单词被视为一个特征，并计算每个文本中每个单词的出现次数。然后，我们使用 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法对每个单词进行加权，以便更好地区分重要单词和常见单词。 接下来，我们使用 kmeans 算法对文本数据进行聚类。kmeans 算法的主要步骤是初始化 k 个聚类中心，然后将每个数据点分配到最 近的中心。接着，重新计算每个聚类中心的位置，并重复以上步骤，直到聚类中心的位置不再改变或达到预设的迭代次数。 最后，我们可以使用可视化工具对聚类结果进行展示，并对每个簇进行分析和解释。通过聚类，我们可以发现相似主题或类别的文本，并对文本数据集进行分类和组织。
总之，使用 kmeans 算法进行文本聚类可以帮助我们更好地理解文本数据集中的结构和关系。通过聚类分析，我们可以发现文本数据中的隐藏模式和趋势，并为后续的数据挖掘和分析提供有价值的信息。
聚类分析法经典案例 聚类分析法是一种常用的数据分析方法，它通过对数据进行分类和分组，帮助 我们发现数据中的内在规律和特征。在实际应用中，聚类分析法被广泛运用于市场营销、社交网络分析、医学诊断、图像处理等领域。下面，我们将介绍一些聚类分析法的经典案例，帮助大家更好地理解和应用这一方法。 首先，我们来看一个市场营销领域的案例。某公司想要对其客户进行分类，以 便更好地制定营销策略。他们收集了客户的消费行为、年龄、性别、地理位置等数据，并利用聚类分析法对客户进行了分组。通过分析，他们发现客户可以被分为三大类，高消费高端用户、中等消费稳定用户和低消费新用户。有了这些分类信息，公司可以针对不同类型的客户制定不同的营销策略，提高市场营销效率。 其次，我们来看一个社交网络分析的案例。一家社交媒体公司希望了解用户在 平台上的行为和兴趣，以便更好地推荐内容和广告。他们利用用户的浏览记录、点赞行为、评论信息等数据，通过聚类分析法将用户分为几个群体。通过分析，他们发现用户可以被分为电影爱好者、音乐迷、美食达人等不同类型的群体。有了这些分类信息，社交媒体公司可以更精准地为用户推荐内容和广告，提高用户满意度和广告点击率。 再次，我们来看一个医学诊断的案例。医院收集了患者的临床症状、实验室检 查结果、病史等数据，希望通过聚类分析法对患者进行分类，以便更好地制定治疗方案。通过分析，他们发现患者可以被分为几个病情严重程度不同的群体。有了这些分类信息，医生可以更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。 最后，我们来看一个图像处理的案例。一家无人驾驶车辆公司希望通过图像识 别技术对道路上的车辆和行人进行分类，以便更好地进行交通管理和安全预警。他们利用摄像头采集的图像数据，通过聚类分析法将道路上的车辆和行人进行分类。通过分析，他们可以更准确地识别不同类型的车辆和行人，并做出相应的交通管理和安全预警措施。
聚类分析在市场细分中的应用市场细分是现代市场营销中一项重要的策略，它通过将消费者细分 为不同的群体，以满足不同群体的需求。聚类分析作为一种常用的数 据挖掘技术，可以有效地在市场细分中发挥作用。本文将探讨聚类分 析在市场细分中的应用，并以实际案例来进一步说明。 一、引言 市场细分是指根据消费者的不同特征和需求将市场划分为不同的细 分市场。通过将消费者划分为不同的群体，企业可以更好地理解消费 者需求，针对性地开展产品开发、市场推广和服务提供等工作。聚类 分析是一种无监督学习算法，可以根据消费者的属性和行为，将其划 分为具有相似特征的群体。在市场细分中，聚类分析可以帮助企业更 好地了解消费者群体，为企业决策提供支持。 二、聚类分析在市场细分中的方法 聚类分析是一种常见的市场细分方法，它通过对消费者的属性和行 为进行分析，将其划分为具有相似特征的群体。常用的聚类方法包括 层次聚类分析、K均值聚类和密度聚类等。这些方法可以对消费者进 行细分，并生成可视化的结果，帮助企业发现潜在的市场细分机会。 三、聚类分析在市场细分中的案例 为了更好地理解聚类分析在市场细分中的应用，下面以一个电子产 品企业为例来进行说明。该企业希望了解不同消费者群体的购买偏好，以便进行有效的市场细分和产品开发。
首先，该企业收集了大量的消费者数据，包括消费者的年龄、性别、收入、购买频率和购买渠道等信息。然后，利用聚类分析的方法对这 些数据进行处理，将消费者划分为不同的群体。通过对结果的分析， 企业可以发现不同群体的特征和购买偏好。 在该案例中，经过聚类分析，企业将消费者划分为三个群体：年轻 群体、中年群体和老年群体。年轻群体主要关注科技感和时尚性，他 们更偏好购买最新的电子产品；中年群体则注重性价比和实用性，他 们更倾向于购买功能全面且价格适中的产品；老年群体注重产品的易 用性和服务的质量，他们更偏好购买知名品牌的产品。 根据对不同群体的认知，该企业可以有针对性地进行市场细分和产 品开发。例如，针对年轻群体，企业可以推出更具时尚感和科技感的 产品，并通过社交媒体等渠道进行推广；针对中年群体，企业可以开 发价格适中且功能全面的产品，并在消费者喜好的购买渠道开展促销 活动；针对老年群体，企业可以提供更好的售后服务、产品使用指导 和保修政策等。 通过聚类分析，该企业成功地将市场细分为不同的群体，并制定了 相应的市场营销策略。这一案例证明了聚类分析在市场细分中的重要 作用。 四、结论 市场细分是现代市场营销中的重要策略，它可以帮助企业更好地了 解消费者需求，提供更有针对性的产品和服务。聚类分析作为一种常 用的数据挖掘技术，可以在市场细分中发挥重要的作用。通过对消费
《应用多元统计分析》 报告 班级： 学号： 姓名: 指导教师:
聚类分析的案例分析 本文主要用s PSS软件对实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行聚类分析，从而实现聚类分析及其运用。利用聚类分析研究某化工厂周B的儿个地区 气体浓度的1W况，从而判断出这儿个地区的污染程度。 经过聚类分析可以得到，样本6这一地区的气体浓度值最高，污染程度是最严重的，样本3和样本4气体浓度较高，污染程度也比较严重，因此要给予及时的控制和改善。 关键词：SPSS软件聚类分析学生成绩
一、数学模型 聚类分析的基本思想是认为各个样本与所选择的指标之间存在着不同程度的相似性。可以根据这些相似性把相似程度较高的归为一类，从而对其总体进行分析和总结,判断其之间的差距。 系统聚类法的基本思想是在这儿个样本之间定义其之间的距离，在多个变量之间定义其相似系数，距离或者相似系数代表着样本或者变量之间的相似程度。 根据相似程度的不同大小，将样本进行归类，将关系较为密切的归为一类，关系较为疏远的后归为一类，用不同的方法将所有的样本都聚到合适的类中，这里我们用的是最近距离法,形成一个聚类树形图，可据此清楚的看出样本的分类情况。 K均值法是将每个样品分配给最近中心的类中，只产生指定类数的聚类结果。 《应用多元统计分析》第一版164页第6题 我国山区有一某大型化工厂，在该厂区的邻近地区中挑选其中最具有代表性的8个大气取样点，在固定的时间点每日4次抽取6种大气样本，测定其中包含的8个取样点中每种气体的平均浓度,数据如下表。试用聚类分析方法对取样点及大气污染气体进行分类。
图1 < 568（一）系统聚类分析 三、建立数学模型 在SPS S 界面对上述数据进行系统聚类分析如图1和图2所示，进行最近距 离分类。 f t i -b- 奚统聚类 分析 ；鮭 奚続舷分析:s : S2~］l 吝g ； ^X2 4^X3 /X4 ^X5 @ X6 祢注个 3K （2）： ［删①…］ ［左去 （M ）・J ［保存 ® J 刚精状 EQ ） -冰柱 --- 吩群 ------ ◎个案◎ 斑 -输出 -------- 0烦計S HE ◎册鮒昌定全IBg ］ 开妈恶类「， 1 停丄懸类（E ）' 排序标進（3） 1 ®无廻） 「:疔 ra -------- ［确定］匡葩］血（5）」匸戳湧」二語肋1 ［娃姨］L 取湧」L 帮肋］
聚类分析方法应用举例 多元统计,是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科;多元统计所包括的内容很多.但在实际统计分析中,聚类分析是应用最广泛的方法之一;聚类分析cluste:Analysis,是研究分类问题的一种多元统计分析方法社会经济统计的分类问题,过去在传统方法上,主要是结合一定的专业知识进行定性分类处理;由于定性分类主要是靠经验完成,因而其结论难免带有较多的主观性和随意性,故不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系;而聚类分析能带来定量上的分析可以解决这个问题,下面通过一些实例来描述聚类分析方法在应用上的体现； 1 基于聚类分析的安徽省物流需求研究 选取了分行业统计的年产值类指标构建物流需求指标体系X组,具体指标包括：农业总产值万元X1、工业总产值亿元X2、建筑业总产值万元X3、社会消费零售总额万元X4、亿元商品市场成交额万元X5、进出口总额万美元X6;该指标体系通过农业、工业、建筑业、批发业、零售业及国际贸易的发生额较全面地反映了地区的物流需求情况; 2 研究方法 分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析;由于本文最终期望得安徽省地级市物流需求分类情况,无需了解各个指标体系的内在系统结构,故选择聚类分析方法更简明;进行聚类分析时,本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法; 3研究过程和结果 地区物流需求指标的聚类分析
由分析软件输出的聚类过程统计量如表1所示;可以看出,伪F统计量在归为4类及7类时较大,说明归为4类及7类时较好；伪T2统计量在1类、2类、3类时较大,由于伪T2大说明上一次归类效果较好,所以归为4类、3类、2类效果较好;而R2的值在由4类归为3类、由3类归为2类以及由2类归为1类时都有较大的减小,说明归类为2类、3类和4类都是比较好的;半偏R2统计量的值越大,则上一步聚类效果更好,所以归为4类、3 类、2类效果都较好;综合考虑四个统计量的值,并考虑分类的实用性,本文认为归为4类比较合适;聚类图见图1; 由软件分析得的聚类过程得到每一类的各个指标的平均值如表2所示;可以看出,四类地区的区分明显,各种产值指标依次递减;依据四类地区物流需求情况可将安徽省的17个地级市分为物流需求旺盛的省会经济圈、需求较大的马铜芜地区；物流需求量小的两淮和皖南山物流需求量小的两淮和皖南山区以及物流需求较小的第三类地 区; 2 聚类分析在证券投资基本分析中的应用 有相关数据,聚类分析与结论； 应用SPSS软件对31支股票进行系统聚类分析,由聚类分析的结果将这31支股票大致可以分成6类:第1类:合金投资18、四川双马19,第2类:厦新电子3、数源
一、案例背景 随着现代人力资源管理理论的迅速发展，绩效考评技术水平也在不断提高。绩效的多因性、多维性，要求对绩效实施多标准大样本科学有效的评价。对企业来说，对上千人进行多达50~60个标准的考核是很常见的现象。但是，目前多标准大样本大型企业绩效考评问题仍然困扰着许多人力资源管理从业人员。为此，有必要将当今国际上最流行的视窗统计软件SPSS应用于绩效考评之中。 在分析企业员工绩效水平时，由于员工绩效水平的指标很多，各指标之间还有一定的关联性，缺乏有效的方法进行比较。目前较理想的方法是非参数统计方法。本文将列举某企业的具体情况确定适当的考核标准，采用主成分分析以及聚类分析方法，比较出各员工绩效水平，从而为企业绩效管理提供一定的科学依据。 最后采用判别分析建立判别函数，同时与原分类进行比较。 聚类分析 二、绩效考评的模型建立 1、为了分析某企业绩效水平，按照综合性、可比性、实用性与易操作性的选取指标原则，本文选择了影响某企业绩效水平的成果、行为、态度等6个经济指标(见表1)。 2、对某企业，搜集整理了28名员工2009年第1季度的数据资料。构建1个28×6维的矩阵(见表2)。
3、应用SPSS数据统计分析系统首先对变量进行及主成分分析，找到样本的主成分及各变量在成分中的得分。去结果中的表3、表 4、表5备用。
表 5 成份得分系数矩阵a 成份 1 2 Zscore(X1) .227 -.295 Zscore(X2) .228 -.221 Zscore(X3) .224 -.297 Zscore(X4) .177 -.173 Zscore(X5) .186 .572 Zscore(X6) .185 .587 提取方法 :主成份。 构成得分。 a. 系数已被标准化。 4、从表3中可得到前两个成分的特征值大于1，分别为3.944与1.08，所以选取两个主成分。根据累计贡献率超过80％的一般选取原则，主成分1与主成分2的累计贡献率已达到