什么是聚类分析?如何选择合适的聚类方法?

发布网友发布时间：2024-10-21 13:01

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热心网友时间：2024-12-01 02:25

聚类分析，即对样本按特征进行分类，通过不同角度和方法进行划分。其中，K-均值聚类以样本为中心，通过迭代优化类别间的距离，如根据用户收入、年龄、学历等变量将人群分为高质量人类、精英人士和普通人。在SPSSPRO中，通过步骤选择【聚类分析】，输入数据，进行分析，结果可能包括字段差异性分析、聚类汇总、可视化图表等，帮助理解变量间差异及其分类效果。例如，当K值设为2时，收入差异显著，但年龄和学历可能不显著，需要调整K值以优化分类。

另一种方法是两步聚类，它首先构建聚类特征树，然后根据信息准则选择最佳分组，适用于处理分类和连续变量，且在大样本数据下运算高效。系统聚类（分层聚类）则是逐步合并相似的类别，如最短、最长距离法等八种方法可根据定义的距离类型而变化。

在选择聚类方法时，需考虑数据类型（定类或定量）和分析目标，有时结合使用多种方法以提高准确性。每种方法都有其特点和适用场景，需根据实际情况灵活选择和应用。