7.2 聚类分析之系统聚类法比较

聚类分析 聚类分析将对象集合分组，形成由相似对象组成的多个类别。与分类不同，聚类事先并不知道要划分的类别。 聚类分析的概念 聚类分析的目标是将数据划分到不同的类别（簇）中，确保同一簇内对象高度相似，而不同簇之间对象差异显著。从统计学角度看，聚类分析是一种通过数据建模简化数据的方法。 聚类分析的应用 商业: 识别不同客户群体，刻画其购买模式。 生物: 动植物分类和基因分类，理解种群结构。 地理: 识别地球数据库中的相似性趋势。 保险: 识别高消费汽车保险客户群体，根据住宅类型、价值和地理位置对城市房产进行分组。 互联网: 文档归类，修复信息。 电子商务: 网站建设和数据挖掘，根据相

谱系图的聚类展示方式，挺适合做那种层级清晰的分类效果图。每一层都能看出是怎么一步步聚出来的，对应想分成几类，直接往图上一划就有答案了。实际项目里，像用户行为、市场细分这些场景还蛮常见的。 谱系聚类图的妙处在于，它不是只给你一个死板的结果，而是把整个聚类过程展开了。你想分三类？五类？只要看图，自己划分就行。嗯，不过到底分几类最合适，没个标准答案，更多是看你的需求。 图的生成背后其实就是层次聚类，常用的方法像凝聚型和分裂型两种，前者一步步合并，后者一步步拆分。可视化上，你会看到一个像树一样的结构，所以又叫树状图或谱系图。比如做个用户画像，用户之间的相似度直接从图上看，挺直观的。 代码层面不用太复杂

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

聚类分析课件已上传，供大家学习。本课件基于《应用多元分析》一书，深入探讨了聚类分析的原理和方法。聚类分析是根据一批样品的多个观测指标，通过数学公式计算样品或参数(指标)之间的相似程度，从而将相似的样品或指标归为一类。

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

聚类分析基于数据相似性，将数据对象分组的过程，不同于分类或预测，其类标号在分析前未知。

聚类分析简介 聚类分析的类型 聚类分析的步骤 聚类分析的算法 聚类分析的评估指标 聚类分析的应用

聚类的实战思路，结合tinyxml使用讲得还挺细的，尤其适合做用户画像、菜品分类这些需求的场景。你如果在做餐饮或者电商这类涉及行为数据的项目，看看这个会有不少启发。讲算法不绕，像K-Means、层次聚类、DBSCAN这些怎么选怎么用都有提。还结合tinyxml模型输出，代码也简单，适合快速上手。