聚类分析：5步模拟数据进行K均值聚类！

2019-01-09

点击上方“中国统计网”设置星标哦！

聚类分析也称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。

聚类分析的基本原理是，根据样本的属性，使用某种算法计算相似性或者差异性指标，以确定每个个案之间的亲疏关系，最终将所有个案分为多个相似组（即聚类），同一聚类的个案彼此相同，不同聚类中的个案彼此不同。常见的聚类方法有K均值聚类法、系统聚类法（也叫层次聚类法）等。

聚类分析常用于对市场进行分群，在用户体验研究中，常用来根据用户的多种属性进行用户分群。

01 K-means算法

K均值算法比较简单，在SPSS中也被成为快速聚类，K均值算法中的每个类都是使用对象的平均值来表示。

步骤：

1. 将所有对象随机分配到k个非空的类中。

推荐阅读

上一篇：今年或许会成为电视机的新纪元, 8K面板到来

下一篇：AI也能种黄瓜了，你想尝尝吗？