聚类分析案例

聚类分析是一种无监督学习技术，它将相似的数据点分组到一起。以下是一些使用聚类分析的实际案例。

案例一：客户细分

在一个电商平台上，通过对用户购买行为的分析，使用聚类分析将用户分为不同的群体，以便更好地进行市场细分和个性化推荐。

• 相似性度量：使用用户购买商品种类的相关性作为相似性度量。
• 结果展示：创建不同的用户群体，例如“时尚先锋”、“实用主义者”等。

客户细分

案例二：推荐系统

在推荐系统中，聚类分析可以用来发现用户之间的相似性，从而提供更加个性化的推荐。

• 相似性度量：使用用户的历史行为和偏好作为相似性度量。
• 结果展示：为每个用户推荐与其相似用户喜欢的产品。

推荐系统

案例三：异常检测

聚类分析还可以用于检测数据中的异常值。

• 相似性度量：使用数据点的特征作为相似性度量。
• 结果展示：识别出与大多数数据点不同的异常数据点。

异常检测

了解更多关于聚类分析的信息，请访问我们的数据挖掘教程。