第一次课：贫困与脱贫 第二次课：经济全球化

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第三章：企业信息与数据建模

3.4 编码模型

• 编码的含义
  • 用来代表某实体或实体某属性的一种符号,通常由数码、字母组成。
  • 例：公民、学生、职工、电话就是是实体，而身份证号码、学号、职工号、电话号码就是相应的编码。
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第四章：聚类分析

1. 概述

聚类分析的定义

• 聚类分析(Cluster Analysis)是一个讲数据集中的所有数据，按照相似性划分为多个类别（Cluster，簇）的过程
  • 簇是相思数据的集合
• 聚类分析是一种无监督分类方法：无训练集和预定义的类别标号
• 要求：聚类之后，应保证高内聚、低耦合即同类之间相似性低，不同类之间相似度低

聚类分析的作用

• 作为一个对的工具来获得数据集中数据的分布情况
  • 首先对数据集执行聚类，获得所有簇
  • 然后根据每个簇的样本数目获得每类数据的大体分布情况
• 作为其他数据挖掘算法的预处理步骤

聚类分析的应用

• 谁经常光顾商店,谁买什么东西,买多少
• 识别顾客购买模式(如喜欢一大早来买酸奶 和鲜肉、习惯周末时一次性大采购)
• 按会员卡记录的购买次数、购买时间、性 别、性别、年龄、购物种类、金额等变量 分类
• 刻画不同用户群的特征 聚类中异常点的分析:欺诈
• 通过对现有用户分群，以期对不同类别的用户采用不同的营销方式，如交叉营销(cross-sell)、向上营销(up-sell)等，并对可能流失的用户提前预警并采取相应措
  施。

常用聚类分析方法：

划分法

以距离作为数据集中不同数据间的相似性度量，将数据集划分成多个簇

方法：k-means、k-medoids

层次法

对给定的数据集进行层次分解，形成一个树形的聚类结果

方法：自顶向下法、自底向上法

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