sas客户画像聚类分析，聚类评价指标汇总

很多人都想知道聚类评价指标汇总和sas客户画像聚类分析的题，下面让小编详细讲解吧！

介绍

聚类是一种无监督学习方法，其评价指标与监督学习不同，很多人不注重在建模完成后评价聚类结果。

本文总结了聚类评估指标，并讨论了各种统计软件中现有的评估指标。

1聚类方法

聚类的性能度量也称为聚类的“有效性指标”，通过一些性能度量来评估聚类结果的质量。

一旦明确最终将使用哪种性能度量，就可以直接将其用作聚类过程的优化目标。

2两类聚类性能测量

21外部指标将聚类结果与“参考模型”进行比较

1提花系数

2调频指数

3兰特指数

4如何提供相互信息

22个内部指标不使用参考模型直接检查聚类结果

1DB索引，DB索引越小越好。

2邓恩指数，邓恩指数越大越好。

3Silhouette系数，silhouette系数的取值范围为[-1,1]，同一类别的样本越近，不同类别的样本越远，得分越高。

4Calinski-Harabaz指数，ss值越大，效果越好

三条蟒蛇

聚类

四个R包的聚类评估

1轮廓系数

2兰特指数

330种方法评估不同类别的方法（慢）

5SAS中的聚类评估

1基本原理

2R平方统计量

类间偏差平方和的比值越大，类内偏差平方和的比值越小，分类效果越好。

该统计量是类之间偏差平方和与所有偏差平方和的比率。

类别的数量不能简单地由R方的大小来确定，必须使用半偏R方来检查其值的变化。

3偏R方统计偏R方统计

合并类别k+1次后的R平方统计量与合并k次后的R平方统计量之间的差异

如果半偏R方很大，说明本次聚类效果不好，应该考虑停止上一步的聚类。

4伪F统计

类内差异的平方和较小，类间差异的平方和较大。

使用具有较大伪F统计量和较少类的聚类级别。

5伪t方统计量

衡量当前合并的两个类之间的分离程度，值越小说明当前合并的两个类更加合理。

而是说明该阶段的聚类效果不好，到达上一阶段后就应该考虑是否停止聚类。

6三阶聚类标准

较大的值使分类更加合理，峰值表示簇的数量。

CCC值大于2或3反映良好的聚类。

7归一化均方根距离

该值是通过将类之间的距离除以观测值之间的均方根距离获得的，并用于确定适当的聚类数量。

如果特定步骤产生标准化均方根距离的最大增加，则该步骤的聚类类别数是最合适的。

伪F方和伪t方由伪关键字生成，仅在使用Mean、centroid和Ward方法时有效。

SAS代表统计分析系统，是一种广泛使用的统计分析软件。提供丰富的数据处理、数据分析、数据可视化功能，可用于医学研究、市场研究、金融分析等各个领域的统计分析。

SAS具有强大的数据处理能力，可以处理大型数据集，并提供回归分析、方差分析、聚类分析等多种统计方法和模型。

SAS还具有灵活的编程能力，因此您可以编写SAS程序来实现自动化分析和报告生成。换句话说，SAS是一种功能强大、灵活、易用的统计分析软件，广泛应用于各个行业和领域。

一、数据分析的软件？

常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+、Python等。

ExcelExcel是微软Office套件软件的重要组成部分，能够执行多种数据处理、统计分析和辅助决策任务，广泛应用于管理、统计和财务、财务等众多领域。

SAS是北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件。它提供了多种统计分析流程，从基本的统计计算到方差分析、相关回归分析以及各种实验设计的多元分析。

R是一款开源分析软件，也是一款轻量级分析工具，其分析能力可与SPSS、Matlab等商业软件相媲美。

SPSS是统计产品和服务解决方案软件。除了基本的统计分析功能外，还提供非线性回归分析、聚类分析-Clustering、主成析-PCA、以及基本的时间序列分析功能。

友盟+是最常用的APP分析软件，作为一款自助式分析工具，友盟+的主要功能包括App用户统计、用户行为分析、行业仪表板和用户运营工具。

Python是一种解释性脚本语言，具有简洁、清晰的语法和丰富而强大的类库。如今，大数据分析通常使用Python进行。

二、sas是什么？

SAS是一个统计分析系统，是一个用于数据管理、数据分析和预测建模的强大软件套件。SAS可以处理大型数据集，并提供丰富的统计分析和数据挖掘功能，包括描述性统计、回归分析、聚类分析、因子分析等。SAS还具有灵活的数据处理能力，可以进行数据清洗、转换和集成。SAS广泛应用于金融、医疗保健和营销等各个领域，帮助用户发现数据模式、做出决策并提供高质量的报告和可视化结果。