聚類分析的意義和作用？①聚類分析是獲取數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的有效方法；②聚類分析可以作為其他算法的預處理步驟；③聚類分析可以完成噪聲點和離群點的挖掘。什么是聚類分析？聚類分析：根據(jù)相似度（距離）對個體（樣本）

聚類分析的意義和作用？

①聚類分析是獲取數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的有效方法；

②聚類分析可以作為其他算法的預處理步驟；

③聚類分析可以完成噪聲點和離群點的挖掘。

什么是聚類分析？

聚類分析：根據(jù)相似度（距離）對個體（樣本）或?qū)ο螅ㄗ兞浚┻M行分類，使同一類元素之間的相似度大于其他類元素之間的相似度。其目的是最大化類間元素的同質(zhì)性和類間元素的異質(zhì)性。主要依據(jù)是在同一數(shù)據(jù)集中采集的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該不夠相似。常用的聚類方法有：系統(tǒng)聚類法、k均值法、模糊聚類法、有序樣本聚類法、分解法、加法。注意事項：

1。系統(tǒng)聚類法可以對變量或記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類。K-means方法要求分析者提前知道樣本被劃分為多少個類別；

3。對變量的多元正態(tài)性和方差齊性要求高。應用領(lǐng)域：市場細分、消費者行為劃分、抽樣方案設(shè)計等優(yōu)點：聚類分析模型的優(yōu)點直觀，結(jié)論形式簡潔。缺點：當樣本量較大時，很難得到聚類結(jié)論。因為相似度系數(shù)是根據(jù)被試的反映建立反映被試之間內(nèi)在關(guān)系的指標，有時在實踐中，雖然從被試反映的數(shù)據(jù)來看，它們之間有著密切的關(guān)系，但事物之間沒有內(nèi)在的聯(lián)系。此時，根據(jù)距離或相似系數(shù)得到聚類分析的結(jié)果顯然是不合適的，但聚類分析不適合模型本身不識別這種誤差。

聚類分析的分析原理是什么？

聚類分析是研究“物以類聚”的科學有效方法。在進行聚類分析時，針對不同的目的和要求，可以選擇不同的統(tǒng)計方法和聚類方法。層次聚類是目前應用最廣泛的聚類方法。其基本思想是：首先將n個待聚類的樣本（或變量）視為一個類，共有n個類；然后根據(jù)所選的方法，計算出每兩個類之間的聚類統(tǒng)計量，即一定的距離（或相似系數(shù)），將兩個最密切相關(guān)的類合并為一個類，其余的不變，然后根據(jù)前面的計算方法計算新類與其他類之間的距離（或相似度系數(shù)），將兩個最密切相關(guān)的類合并為一個類，其余不變，也就是說，得到N-2類；這樣，每次減少一個類，直到所有樣本（或變量）最終分類為一個類。