大家好，關(guān)于股票聚類(lèi)分析意義很多朋友都還不太明白，今天小編就來(lái)為大家分享關(guān)于聚類(lèi)分析的作用的知識，希望對各位有所幫助！

一、聚類(lèi)分析的目的

聚類(lèi)分析就是把一組數據按照差異性和相似性分為幾個(gè)類(lèi)別，使得同類(lèi)的數據相似性盡量大，不同類(lèi)的數據相似性盡可能小，跨類(lèi)的數據關(guān)聯(lián)性盡可能低。聚類(lèi)分析常用于客戶(hù)細分、文本歸類(lèi)、結構分組、行為跟蹤等問(wèn)題。與分類(lèi)方法不同，聚類(lèi)要劃分的類(lèi)是未知的，聚類(lèi)分析是根據觀(guān)察學(xué)習來(lái)確定數據之間的關(guān)系，因此是一種無(wú)監督學(xué)習。常用的聚類(lèi)方法包括基于劃分的方法(例如k-均值算法)、基于分層的方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法。

二、聚類(lèi)分析方法有什么好處

1、聚類(lèi)分析也稱(chēng)群分析或點(diǎn)群分析，它是研究多要素事物分類(lèi)問(wèn)題的數量方法，是一種新興的多元統計方法，是當代分類(lèi)學(xué)與多元分析的結合。其基本原理是，根據樣本自身的屬性，用數學(xué)方法按照某種相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系，并按這種親疏關(guān)系程度對樣本進(jìn)行聚類(lèi)。

2、（2）、聚類(lèi)分析主要應用于探索性的研究，其分析的結果可以提供多個(gè)可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀(guān)判斷和后續的分析。

3、（3）、不管實(shí)際數據中是否真正存在不同的類(lèi)別，利用聚類(lèi)分析都能得到分成若干類(lèi)別的解。

4、（4）、聚類(lèi)分析的解完全依賴(lài)于研究者所選擇的聚類(lèi)變量，增加或刪除一些變量對最終的解都可能產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的影響。

5、（5）、研究者在使用聚類(lèi)分析時(shí)應特別注意可能影響結果的各個(gè)因素。

6、（6）、異常值和特殊的變量對聚類(lèi)有較大影響，當分類(lèi)變量的測量尺度不一致時(shí)，需要事先做標準化處理。

7、在聚類(lèi)分析中，常用的聚類(lèi)要素的數據處理方法有如下幾種：

8、經(jīng)過(guò)這種標準化所得的新數據，各要素的極大值為1，極小值為0，其余的數值均在0與1之間。距離是事物之間差異性的測度，差異性越大，則相似性越小，所以距離是系統聚類(lèi)分析的依據和基礎。

9、（1）、對數據進(jìn)行變換處理；（不是必須的，當數量級相差很大或指標變量具有不同單位時(shí)是必要的）

10、（2）、構造n個(gè)類(lèi)，每個(gè)類(lèi)只包含一個(gè)樣本；?

11、（3）、計算n個(gè)樣本兩兩間的距離；?

12、（4）、合并距離最近的兩類(lèi)為一新類(lèi)；

13、（5）、計算新類(lèi)與當前各類(lèi)的距離，若類(lèi)的個(gè)數等于1，轉到6；否則回4；?

14、（7）、決定類(lèi)的個(gè)數，從而得出分類(lèi)結果。

15、NLPIR大數據語(yǔ)義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發(fā)現、批量分詞、語(yǔ)言統計、文本聚類(lèi)、文本分類(lèi)、摘要實(shí)體、智能過(guò)濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶(hù)端工具，云服務(wù)與二次開(kāi)發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個(gè)中間件API可以無(wú)縫地融合到客戶(hù)的各類(lèi)復雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux，Android，Maemo5,FreeBSD等不同操作系統平臺，可以供Java，Python，C，C#等各類(lèi)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言使用。

16、大數據文本聚類(lèi)能夠對大數據文檔進(jìn)行自動(dòng)梳理，歸納熱點(diǎn)趨勢，把內容相近的信息歸為一類(lèi)，按照熱度進(jìn)行排名，并自動(dòng)為該類(lèi)生成標題和主題詞。適用于自動(dòng)生成熱點(diǎn)排行、熱門(mén)事件識別、熱點(diǎn)趨勢發(fā)現等諸多應用。

三、聚類(lèi)分析的意義是什么

1、聚類(lèi)分析：將個(gè)體（樣品）或者對象（變量）按相似程度（距離遠近）劃分類(lèi)別，使得同一類(lèi)中的元素之間的相似性比其他類(lèi)的元素的相似性更強。

2、目的在于使類(lèi)間元素的同質(zhì)性最大化和類(lèi)與類(lèi)間元素的異質(zhì)性最大化。其主要依據是聚到同一個(gè)數據集中的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該足夠不相似。

四、為什么要聚類(lèi)

1、聚類(lèi)分析是研究“物以類(lèi)聚”的一種科學(xué)有效的方法,由實(shí)驗測試得到的數據是原始數據,原始數據是沒(méi)有進(jìn)行分類(lèi)的、無(wú)規律的、錯綜復雜的變量,要使得這些數據能夠反映出一定的規律性或特殊的分類(lèi)性,需要對數據或變量進(jìn)行聚類(lèi)分析,以使數據或變量呈現一定的分門(mén)別類(lèi)的特征.

2、聚類(lèi)分析的一般做法是：先確定聚類(lèi)統計量,然后利用統計量對樣品或者變量進(jìn)行聚類(lèi),對n個(gè)樣品進(jìn)行聚類(lèi)的方法稱(chēng)為Q型聚類(lèi),常用的統計量稱(chēng)為“距離”；對m個(gè)變量進(jìn)行聚類(lèi)的方法稱(chēng)為R型聚類(lèi),常用個(gè)統計量稱(chēng)為“相似系數”.

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