Clementine聚类分析本文采用Clementine自带的drug数据集,进行聚类分析。我采用kmeans,SOM和两阶段方法三种聚类算法建模,分别进行描述。聚类分析作为一种描述性,操作起来也是很简单的。 首先建立如下数据集,加入变项文件节点,类型节点,kmeans模型节点,Kohonen模型节点,两步模型节点。 设置变项文件节点信息,导入数据集。 设置kmeans模型节点信息 设置Kohonen节点信息 设置两阶段聚类模型节点信息 加入模型节点信息 加入分布图查看结果信息
clementine提供的聚类模型也是比较丰富的,相对来说,这样的描述性建模是比较简单的。通常,聚类算法经常用
在数据预处理方面,尤其是数据海量时,需要将数据划分为有意义的组,然后考虑进一步深度分析模式。