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小白学数据分析--聚类分析理论之K-means理论篇

2016-06-15

小白学数据分析--聚类分析理论之K-means理论篇

聚类分析是一类广泛被应用的分析方法，其算法众多，目前像SAS、Splus、SPSS、SPSS Modeler等分析工具均以支持聚类分析，但是如何使用，尤其在网游数据分析方面，作用还是很大的，尤其是我们对于某些客群的分析时，排除人为的分组的干扰，客观和全面的展现客群的特征是一件很重要的事。
　　网游玩家的消费特征、游戏行为特征（副本、任务、交互）、不同生命周期的玩家特征（新登玩家、留存玩家、流失玩家、回流玩家）等等，应用很广泛，然而我们发现有时候我们的划分是带有主观色彩的。比如明确分组变量、确定分组标准等等。这些特征的提取和指定往往需要很多的行业经验和大量尝试，而我们只希望分组时兼顾更多的因素和客观事实，减少人工标准的干预。

因此，聚类分析的出现就是解决这个问题的，今天把以前的学习笔记内容拿出来晒晒，说说K-Means吧，后续再说说其他的算法，最后集中的说说做的案例。