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數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解（三）
2019-01-16
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聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘工作中是十分重要的技能，如果掌握了聚類分析會使得我們在數(shù)據(jù)挖掘工作中輕松應(yīng)對各種問題，在這篇文章中我們繼續(xù)給大家介紹數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的知識，希望能夠給大家?guī)韼椭?


首先說一說基于網(wǎng)格的聚類算法，這些算法有STING，就是利用網(wǎng)格單元保存數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信息，從而實(shí)現(xiàn)多分辨率的聚類；而WaveCluster是在聚類分析中引入了小波變換的原理，主要應(yīng)用于信號處理領(lǐng)域。CLIQUE是一種結(jié)合了網(wǎng)格和密度的聚類算法。


其次給大家說一說基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法，這種算法只有一種，局勢自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM，該方法的基本思想是--由外界輸入不同的樣本到人工的自組織映射網(wǎng)絡(luò)中，一開始時(shí)，輸入樣本引起輸出興奮細(xì)胞的位置各不相同，但自組織后會形成一些細(xì)胞群，它們分別代表了輸入樣本，反映了輸入樣本的特征。在這一方面的聚類算法中，這種算法是十分重要的。


最后說一說基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的聚類算法，這一類算法中，COBWeb是一個通用的概念聚類方法，它用分類樹的形式表現(xiàn)層次聚類；AutoClass是以概率混合模型為基礎(chǔ)，利用屬性的概率分布來描述聚類，該方法能夠處理混合型的數(shù)據(jù)，但要求各屬性相互獨(dú)立。統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法不多，但是也是不能忽視的。


而聚類分析的應(yīng)用有很多，在這里我們就以商業(yè)和電子商務(wù)來跟大家說一說，聚類分析在商業(yè)中被用來發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特征。聚類分析是細(xì)分市場的有效工具，同時(shí)也可用于研究消費(fèi)者行為，尋找新的潛在市場、選擇實(shí)驗(yàn)的市場，并作為多元分析的預(yù)處理。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方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，并分析客戶的共同特征，可以更好的幫助電子商務(wù)的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務(wù)。由此可見，聚類分析在行業(yè)中的應(yīng)用是十分廣泛的。


說到這里我們就把數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析的內(nèi)容給大家講完了，在這些文章中我們給大家講述了很多的聚類分析的知識，在龐大的數(shù)據(jù)中，聚類分析能夠給我們解決很大的問題，這也正是聚類分析備受歡迎的原因。我們一定要學(xué)會靜心盡力去學(xué)習(xí)掌握這些知識，因?yàn)樗鼈儠沟梦覀兊墓ぷ骷寄艿玫椒浅４蟮奶嵘?，這將是終身受益的。

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