Двухэтапный кластерный анализ анализ данных.

Процедура Двухэтапный кластерный анализ представляет собой средство разведочного анализа для выявления естественного разбиения набора данных на группы (или кластеры), которое без ее применения трудно обнаружить. Алгоритм, используемый этой процедурой, имеет несколько привлекательных особенностей, которые отличают его от традиционных методов кластерного анализа:

Работа с категориальными и непрерывными переменными. Предполагая независимость переменных, можно считать, что категориальные и непрерывные переменные имеют совместное полиномиально-нормальное распределение.

Автоматический выбор числа кластеров. Сравнивая значения критерия отбора модели для различных кластерных решений, процедура может автоматически определить оптимальное число кластеров.

Масштабируемость. Формируя дерево свойств кластеров (СК), которое является компактным представлением информации о наблюдениях, двухэтапный алгоритм позволяет анализировать большие файлы данных.

Пример. Компании производства потребительских товаров и розничной торговли регулярно применяют методы кластерного анализа к данным, описывающим покупательские привычки их клиентов, а также их пол, возраст, уровень доходов и т.д. Эти компании настраивают стратегии маркетинга и развития производства на каждую из групп потребителей, чтобы увеличить продажи и повысить приверженность потребителей маркам товаров.

Двухэтапный кластерный анализ

Параметры процедуры Двухэтапный кластерный анализ

Вывод процедуры Двухэтапный кластерный анализ

Средство просмотра кластеров

10 алгоритмов кластеризации на Python

@data_analysis_ml