數(shù)據(jù)挖掘的其他基本功能簡介(編輯修改稿)
2025-07-22 07:18 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 析聚類分析就是根據(jù)樣本之間的相似程度，將樣本分成幾個不同的類。如我國各城市社會經(jīng)濟發(fā)展程度的聚類分析，利用聚類分析研究我國女子成衣的尺寸標(biāo)準(zhǔn)。原來測量了成年女子14個部位的指標(biāo)數(shù)據(jù)：上體長、手臂長、胸圍、頸圍、總肩寬、前胸寬、后背寬、前腰節(jié)高、后腰節(jié)高、總體長、身高、下體長、腰圍、臀圍。經(jīng)過聚類分析發(fā)現(xiàn)可以聚集為幾類，每類主要在反映身高與反映胖瘦上有所區(qū)別，這樣就可以制定幾種標(biāo)準(zhǔn)尺寸，可以照顧到我國絕大多數(shù)成年女子的購衣要求。聚類分析在金融領(lǐng)域中有廣泛應(yīng)用，如根據(jù)股票價格的波動情況，可以將股票分成不同的類，總共可以分成幾類，各類包含哪些股票，每一類的特征是什么，這對投資者、尤其對投資基金來說，可能就是很重要的信息。聚類分析也是分類，但是要劃分的類是未知的，這是聚類分析與一般判別分析的區(qū)別。聚類分析的基本原理 樣本間距離的度量距離采用絕對值距離、歐氏距離、切比雪夫距離等，其中：，利用距離可以度量不同樣本之間的相似程度，在測量距離時，往往首先需要進行標(biāo)準(zhǔn)化變換，以消除量綱帶來的影響。當(dāng)指標(biāo)為非數(shù)值指標(biāo)時， 相似程度的測量最短距離法是測量相似程度的一種方法，利用最短距離法進行聚類分析的基本過程。采用測量相似程度的不同方法，所得到的聚類分析結(jié)果可能有所不同。在聚類分析中，希望得到的類數(shù)可以事先確定。聚類分析即可以對樣本進行聚類，也可以對指標(biāo)進行聚類，因此可以采用這樣的思路來考慮建立借款人違約概率預(yù)測模型。參考文獻3數(shù)據(jù)挖掘的進一步案例：決策樹與客戶細(xì)分、客戶關(guān)系管理近年來，數(shù)據(jù)挖掘成為一些企業(yè)進行客戶關(guān)系管理的有力工具。比如，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)挖掘方式進行客戶細(xì)分，從而進行更加行之有效的客戶關(guān)系管理；又比如，發(fā)現(xiàn)潛在的優(yōu)質(zhì)客戶、發(fā)現(xiàn)可能轉(zhuǎn)向競爭對手的優(yōu)質(zhì)客戶等。數(shù)據(jù)挖掘中有多種方法可用于客戶細(xì)分與客戶
試題試卷相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1