什么是聚類分析？

聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變量）按相似程度（距離遠(yuǎn)近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在于使類間元素的同質(zhì)性最大化和類與類間元素的異質(zhì)性最大化。其主要依據(jù)是聚到同一個數(shù)據(jù)集中的樣本應(yīng)該彼此相似，而屬于不同組的樣本應(yīng)該足夠不相似。常用聚類方法：系統(tǒng)聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。注意事項：

1. 系統(tǒng)聚類法可對變量或者記錄進(jìn)行分類，K-均值法只能對記錄進(jìn)行分類；

2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；

3. 對變量的多元正態(tài)性，方差齊性等要求較高。應(yīng)用領(lǐng)域：細(xì)分市場，消費行為劃分，設(shè)計抽樣方案等優(yōu)點：聚類分析模型的優(yōu)點就是直觀，結(jié)論形式簡明。缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結(jié)論有一定困難。由于相似系數(shù)是根據(jù)被試的反映來建立反映被試間內(nèi)在聯(lián)系的指標(biāo)，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)他們之間有緊密的關(guān)系，但事物之間卻無任何內(nèi)在聯(lián)系，此時，如果根據(jù)距離或相似系數(shù)得出聚類分析的結(jié)果，顯然是不適當(dāng)?shù)模牵垲惙治瞿Ｐ捅旧韰s無法識別這類錯誤。