数据分析常用算法解析—聚类分析（下）
作者：重山智业来源：www.chongshanzy.com时间：2023-07-18 09:45:22阅读：552
上期我们了解了“什么是聚类分析”以及“聚类的方法”等，本期小编将带领大家学习“如何使用聚类”，下面我们来一探究竟吧！明白了聚类分析的思路和方法后，我们可以将其应用到实际情境中。当面对大量数据时，我们可以按照以下步骤进行聚类分析：1、数据准备：收集所需的数据，并确保数据的准确性和完整性。如果需要，进行数据清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和标准化数据等。2、确定聚类目标：明确聚类分析的目标和需求。确定你希望通过聚类分析得出的结果，例如将数据分成几个组别，发现数据中的模式或关联等。3、选择合适的聚类算法：根据数据的性质和分析目标选择合适的聚类算法。常见的算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。每个算法有不同的特点和适用场景，需要根据具体情况进行选择。4、确定聚类数：对于K-Means等需要指定聚类数的算法，需要确定要分成的组别数量。可以根据领域知识、经验或使用合适的评估指标来确定最佳的聚类数。5、运行聚类算法：使用选定的聚类算法对数据进行运算。根据算法的要求，指定相应的参数，如距离度量方式和初始数据中心的选择。6、分析和解释聚类结果：根据聚类分析的结果进行数据解读和分析。观察每个聚类的特点和差异，并尝试理解每个组别所代表的含义。通过可视化工具，如散点图或簇状图，展示聚类结果。7、结果评估和验证：对聚类结果进行评估和验证，确保分组的合理性和有效性。可以使用内部指标（如轮廓系数）或外部指标（如与已知标签的比较）来评估聚类的质量。8、进一步分析和应用：根据聚类结果，可以进行进一步的数据分析、模型建立或制定相应的业务策略。聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式、关联和潜在规律，从而支持决策和行动。---------------------------------------------------------------------------
在实际应用中，很多分析软件都提供了聚类分析的功能，例如Python的scikit-learn库、Excel的数据分析工具包等。这些工具可以帮助我们快速进行聚类分析，只需提供聚类数和距离度量方式等参数，即可得出聚合结果。理解聚类分析的概念和应用后，就更好地理解相关术语和功能了。例如，在FineBI中的聚类功能，你可以指定聚类数和距离方式，然后快速获取聚合结果。这样，你可以利用这些工具来探索数据中的模式、群组、关联和潜在规律。总而言之，聚类分析是一种强大的数据分析工具，可以帮助我们发现数据中的模式、群组和关联。通过应用聚类分析，我们可以更好地理解数据，支持决策制定和业务优化。
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