文档介绍：第二 章 聚类分析
目录
聚类分析引例和简介
常用聚类分析方法和算法
聚类分析中的数据类型及各种距离定义
聚类分析算法
Ｒ语言中的聚类分析算法实现
聚类分析引例
就餐饮企业而言，经常会碰到这样的问题：
1）如何通过餐饮客户消费行为的测量，进一步评判餐饮客户的价值和对餐饮客户进行细分，找到有价值的客户群和需关注的客户群？
2）如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低？
餐饮企业遇到的这些问题，可以通过聚类分析解决。
聚类分析（Cluster analysis）介绍——定义
聚类分析:根据事物的某些方面特征把它们划分成为若干小类（或簇），使得隶属与同一类的个体具有较高的相似度或类似的性质，而不属于同一类的个体具有较低的相似度的分析过程。
问题：如何衡量所谓的“相似度”？
聚类分析中，聚类的依据以数据的形式表示，通常可以视为n维空间中的点，一般我们可以用n维空间中的两点的距离为依据来度量数据之间的相似程度。
簇（Cluster）:一个数据对象的集合。
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例子: 集群和离群值 Clusters & Outliers
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Outlier
Cluster
常用聚类分析方法列表
常用聚类分析算法列表
两种数据结构
数据矩阵(n个样本点)
(two modes)
差异度矩阵（距离矩阵）
(one mode)