Question

举例说明什么是聚类挖掘

Answer 1

问：举例说明什么是聚类挖掘

答：聚类挖掘是一种无监督学习的数据分析技术，其主要目标是将相似的数据点划分到同一组(也称为簇)中，不同簇之间的数据应该尽量不同，从而实现数据分类和归纳总结。举例来说，假设有一家电子商务公司，需要对其客户进行市场细分。我们在这里可以利用聚类挖掘来完成这项任务。具体步骤如下：收集数据：例如客户的地理位置、购买记录、消费金额等各种属性。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、剪裁、格式化等操作，以便于后续分析使用。特征选择：选择适当的特征属性来对客户进行描述，并对这些特征归一化处理，确保它们在同一量级上进行比较。聚类模型构建：根据所选特征属性和聚类算法(例如k-means、层次聚类(Hierarchical Clustering))来建立聚类模型。模型评估：评价聚类结果的质量，例如同一簇内的样本相似度高、不同簇的样本差异性越大越好，通过各种指标来评价聚类效果。结果分析：对聚类结果进行解释和分析，并根据簇的特征提取出不同的应用场景，比如某一簇购买力较强、某一簇偏好购买电子产品等，从而为企业决策提供有价值的参考。