數(shù)據(jù)挖掘課程論文正稿(更新版)
【正文】 類別市分類名稱第一類西藏自治區(qū) 甘肅省經(jīng)濟(jì)滯緩消費(fèi)低區(qū)域第二類北京市，天津市，河北省，山西省，內(nèi)蒙古自治區(qū)，遼寧省，吉林省，黑龍江省，上海市，青海省，寧夏回族自治區(qū)，新疆維吾爾族自治區(qū)，安徽省，福建省，江西省，湖南省，廣西壯族自治區(qū)，海南省，重慶市，四川省，貴州省云南省，陜西省， 總體消費(fèi)較低區(qū)域第三類湖北地區(qū)消費(fèi)中等區(qū)域第四類江蘇 浙江 河南 地區(qū)總體消費(fèi)較高區(qū)域第五類山東 廣東地區(qū)總體消費(fèi)水平高區(qū)域?qū)ζ溥M(jìn)行分類，劃分為五類。聚類分析依據(jù)的基本原則是直接比較樣本中各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類，而將性質(zhì)相差比較大的分在不同類。離差平方和法是Ward（1936）提出的，也稱為Ward法。在保險(xiǎn)行業(yè)上，根據(jù)產(chǎn)、壽險(xiǎn)進(jìn)行分類，不同類別的公司進(jìn)行分類，對(duì)保險(xiǎn)投資比例進(jìn)行分類管理，從而提高保險(xiǎn)投資的效率。近些年來(lái)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的多元分析方法有了迅速的發(fā)展，多元分析的技術(shù)自然被引用到分類學(xué)中，于是從數(shù)值分類學(xué)中逐漸的分離出聚類分析這個(gè)新的分支。隨著生產(chǎn)技術(shù)和科學(xué)的發(fā)展，分類越來(lái)越細(xì)，以致有時(shí)僅憑經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)還不能進(jìn)行確切分類，于是數(shù)學(xué)這個(gè)有用的工具逐漸被引進(jìn)到分類學(xué)中，形成了數(shù)值分類學(xué)。在電子商務(wù)方面，聚類分析在電子商務(wù)中網(wǎng)站建設(shè)數(shù)據(jù)挖掘中也是很重要的一個(gè)方面，通過(guò)對(duì)客戶的瀏覽行為、瀏覽網(wǎng)站、客戶的年齡等，對(duì)客戶進(jìn)行分析，找出不同客戶的共同特征，通過(guò)共同特征對(duì)客戶進(jìn)行分類，可以幫助電子商戶更好的了解他們的客戶，并向客戶提供更合適的服務(wù)。系統(tǒng)分析法包括最短距離法、最長(zhǎng)距離法、類平均法、重心法、中間距離法和離差平方和法，本文運(yùn)用離差平方和法（Ward法）對(duì)樣本進(jìn)行分類。當(dāng)和合并為后，與其他類的距離有如下遞推公式上述兩種方法都是將性質(zhì)接近的樣品劃為一類。、使用Ward聯(lián)接的樹裝狀圖圖1：聚類結(jié)果表3類別ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧ三類2184 四類21813 五類216132 六類2313132 七類2358132 八類23581212根據(jù)聚類表及分類譜系圖綜合分析可以知道，分成五類是最好的方案，所以確定為五類。但因課程時(shí)間短，同學(xué)們基礎(chǔ)薄弱，外加部分同學(xué)準(zhǔn)備不充分未帶電腦裝好Python軟件和老師一起操作，雖老師不遺余力仍未能完全掌握，師傅領(lǐng)進(jìn)門學(xué)藝在個(gè)人，所以課后仍需努力看課件、老師推薦的數(shù)據(jù)挖掘課本，并將老師課上操作的例題多加演練，以達(dá)到完全理解和
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