SPSS 聚类分析 用户分类的思路

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请教一下这么个项目：
假如要为1亿个用户，根据其日常行为特征进行分类，可以描述其日常行为特征的变量有若干：变量A、变量B、变量C、。。。

具体的思路该是什么？

我现在自己的想法是：
从所有用户中随机抽取比如5万个用户，对这5万个用户，按照上述变量进行聚类分析（k-means或系统聚类），然后针对SPSS给出的聚类结果，根据实际研究背景，确定分类结果。

然后该如何对剩下的那（1亿-5万）个用户进行归类操作呢？ 是不是根据那5万个分好类的用户，分别确定每一类的阀值，然后将剩下的用户按照这些确定好的阀值归到相应的类别就行了？ 那这个阀值该如何确定？

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关键词：聚类分析 SPSS PSS k-means means 用户 如何 项目

然后该如何对剩下的那（1亿-5万）个用户进行归类操作呢？ 是不是根据那5万个分好类的用户，分别确定每一类的阀值，然后将剩下的用户按照这些确定好的阀值归到相应的类别就行了？ 那这个阀值该如何确定？

做一个判别分析就可以了.方法有判别分析,决策树,LOGIST回归等

sunkist123 发表于 2012-9-3 14:03
然后该如何对剩下的那（1亿-5万）个用户进行归类操作呢？ 是不是根据那5万个分好类的用户，分别确定每一类的 ...

恩 那整个的思路就是：先选取一部分样本做聚类分析，然后再做判别分析？

不知道做聚类分析的变量是否很多，相关性是否很高，如果变量多相关性高，是否应该先做个因子分析划分出因子在做聚类呢

sam800423 发表于 2012-9-4 10:26
不知道做聚类分析的变量是否很多，相关性是否很高，如果变量多相关性高，是否应该先做个因子分析划分出因子 ...

恩，变量大概有十一二个，有些相关性还是蛮高的，可以考虑先做因子分析。但针对剩下的那些大量数据，该怎样处理呢？  判别分析的前提是要先有明确的类别存在，但现在是这些客户可以分为几类是探索性的。

先做聚类分析得到可以分几类，再做判别分析，得到判别公式，然后将剩下的客户根据公式算出类别，这样的思路可行吗？

有没有达人可以告知一下？

dddd

1亿个用户？{:3_41:}

阿速度都 发表于 2012-9-4 16:14
1亿个用户？

是的。而且还会源源不断有新样本产生。

bojanliu 发表于 2012-9-4 17:08
是的。而且还会源源不断有新样本产生。

我对统计几乎毫无概念，虽然学了一点点。
我做过最多的一个实验是27组数据的正交实验，

1亿个——想都不敢想{:3_44:}

恩，变量大概有十一二个，有些相关性还是蛮高的，可以考虑先做因子分析。但针对剩下的那些大量数据，该怎样处理呢？  判别分析的前提是要先有明确的类别存在，但现在是这些客户可以分为几类是探索性的。

先做聚类分析得到可以分几类，再做判别分析，得到判别公式，然后将剩下的客户根据公式算出类别，这样的思路可行吗？

有没有达人可以告知一下？


可行,难点是抽样做聚类这个过程一定要做好.
比如随机性,样本足够大等