大家好，今天給各位分享cluster分析的一些知識，其中也會對聚類分析的基本思想進行解釋，文章篇幅可能偏長，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在就馬上開始吧！
如何使用spss作關鍵詞聚類分析
依次點擊：analyse--classify--hierarchicalcluster，打開分層聚類對話框在聚類分析對話框中，將聚類用到的變量都放到variables中將地區變量放入case標簽中，他的意思是每一個數據都用地區這個值來命名點擊plot按鈕，打開對話框，設置要輸出的圖在打開的對話框中，勾選dendrogram，然后點擊continue按鈕。這個dendrogram是層次聚類譜系圖，最后我們還會分析這個圖
matlab聚類分析kmeans和cluster的區別
kmeans是K均值聚類
cluster是層次聚類
從總體思想上k均值是由上到下的，他是在你給定所分的類數后，保證這K類之間獲得最大的劃分。而層次聚類是由下到上的，它把每一個個元素視為一類，然后距離最短的兩類合為一類，逐漸合并合所有元素并成一個大類。
K均值聚類保證了你所確定的K有著最好的劃分效果，但是可能不符合數據自身分類特征，層次聚類的樹狀圖能看到數據分類過程和分類距離，但是未必滿足你所需要的K
相關性分析的六種方式
1、聚類分析（clusterana，，，，
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。
2、因子分析
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。
3、相關分析
相關分析（correlationanalysis），相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。
4、對應分析
5、回歸分析
6、方差分析
聚類分析和因子分析的區別
聚類分析是依據實驗數據本身所具有的定性或定量的特征來對大量的數據進行分組歸類以了解數據集的內在結構，并且對每一個數據集進行描述的過程。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該足夠不相似。
因子分析就是設法將原來眾多具有一定相關性（比如P個指標），重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。
綜合指標即為主成分。所得出的少數幾個主成分，要盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此不相關。
阿里數據分析師面試題庫
一、異常值是指什么？請列舉1種識別連續型變量異常值的方法？
異常值（Outlier）是指樣本中的個別值，其數值明顯偏離所屬樣本的其余觀測值。在數理統計里一般是指一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標準差的測定值。
Grubbs’test（是以FrankE.Grubbs命名的），又叫maximumnormedresidualtest，是一種用于單變量數據集異常值識別的統計檢測，它假定數據集來自正態分布的總體。
未知總體標準差σ，在五種檢驗法中，優劣次序為：t檢驗法、格拉布斯檢驗法、峰度檢驗法、狄克遜檢驗法、偏度檢驗法。
點評：考察的內容是統計學基礎功底。
二、什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。
聚類分析(clusteranalysis)是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。聚類分析也叫分類分析(classificationanalysis)或數值分類(numericaltaxonomy)。聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類分析計算方法主要有：層次的方法（hierarchicalmethod）、劃分方法（partitioningmethod）、基于密度的方法（density-basedmethod）、基于網格的方法（grid-basedmethod）、基于模型的方法（model-basedmethod）等。其中，前兩種算法是利用統計學定義的距離進行度量。
k-means算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數.k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
（1）從n個數據對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；
（2）根據每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據最小距離重新對相應對象進行劃分；
（3）重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）；
（4）循環（2）、（3）直到每個聚類不再發生變化為止（標準測量函數收斂）。
優點：本算法確定的K個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區別明顯時，效果較好。對于處理大數據集，這個算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為O(NKt)，其中N是數據對象的數目，t是迭代的次數。一般來說，K<<N，t<<N。
缺點：1.K是事先給定的，但非常難以選定；2.初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。
點評：考察的內容是常用數據分析方法，做數據分析一定要理解數據分析算法、應用場景、使用過程、以及優缺點。
三、根據要求寫出SQL
表A結構如下：
Member_ID（用戶的ID，字符型）
Log_time（用戶訪問頁面時間，日期型（只有一天的數據））
URL（訪問的頁面地址，字符型）
要求：提取出每個用戶訪問的第一個URL（按時間最早），形成一個新表（新表名為B，表結構和表A一致）
createtableBasselectMember_ID,min(Log_time),URLfromAgroupbyMember_ID;
點評：SQL語句，簡單的數據獲取能力，包括表查詢、關聯、匯總、函數等。
另外，這個答案其實是不對的，實現有很多方法，任由大家去發揮吧。
四、銷售數據分析
以下是一家B2C電子商務網站的一周銷售數據，該網站主要用戶群是辦公室女性，銷售額主要集中在5種產品上，如果你是這家公司的分析師，
a)從數據中，你看到了什么問題？你覺得背后的原因是什么？
b)如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃，你會怎么做？
表如下：一組每天某網站的銷售數據
a)從這一周的數據可以看出，周末的銷售額明顯偏低。這其中的原因，可以從兩個角度來看：站在消費者的角度，周末可能不用上班，因而也沒有購買該產品的欲望；站在產品的角度來看，該產品不能在周末的時候引起消費者足夠的注意力。
b)針對該問題背后的兩方面原因，我的運營改進計劃也分兩方面：一是，針對消費者周末沒有購買欲望的心理，進行引導提醒消費者周末就應該準備好該產品；二是，通過該產品的一些類似于打折促銷等活動來提升該產品在周末的人氣和購買力。
點評：數據解讀能力，獲取數據是基本功，僅僅有數據獲取能力是不夠的，其次是對數據的解讀能力。
五、用戶調研
某公司針對A、B、C三類客戶，提出了一種統一的改進計劃，用于提升客戶的周消費次數，需要你來制定一個事前試驗方案，來支持決策，請你思考下列問題：
a)試驗需要為決策提供什么樣的信息？
c)按照上述目的，請寫出你的數據抽樣方法、需要采集的數據指標項，以及你選擇的統計方法。
a)試驗要能證明該改進計劃能顯著提升A、B、C三類客戶的周消費次數。
b)根據三類客戶的數量，采用分層比例抽樣；
需要采集的數據指標項有：客戶類別，改進計劃前周消費次數，改進計劃后周消費次數；
選用統計方法為：分別針對A、B、C三類客戶，進行改進前和后的周消費次數的，兩獨立樣本T-檢驗（two-samplet-test）。
點評：業務理解能力和數據分析思路，這是數據分析的核心競爭力。
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OK，關于cluster分析和聚類分析的基本思想的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
