数据的聚类分析（数据聚类分析是什么?它有什么作用）-大唐2025

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1、将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。

2、关于K均值聚类的K值，并不一定必须已知，我们可以采取遍历的形式，譬如说在3-6类之间进行遍历，即依次选择聚为3类、4类、5类、6类，然后对聚类结果进行比较，选择最佳结果即可。

3、常用聚类方法：系统聚类法，K-均值法，模糊聚类法，有序样品的聚类，分解法，加入法。

4、聚类分析被用来对动植物和基因进行分类，以获取对种群固有结构的认识。聚类分析可以通过平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时可以根据住宅类型、价值、地理位置来鉴定城市的房产分组。

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(cluster *** ysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析区别于分类分析(classification *** ysis) ，后者是有监督的学习。

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。

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。

来源聚类帮助我们分析访客来源和推广渠道，可根据设置的UTM参数，根据不同渠道、着陆页、媒介、内容、关键词等对受访页面进行聚类分析。

从统计学的观点看，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。

聚类效果的好坏依赖于两个因素：衡量距离的方法（distance measurement）聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。

将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

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