基于聚类分析法的畅销手机分析
基于聚类分析的消费者购买行为研究
基于聚类分析的消费者购买行为研究随着互联网的普及和电子商务的兴起，消费者购物方式发生了巨大的变化。
消费者的购买决策过程变得更为复杂，市场竞争也更加激烈。
为了深入了解消费者的购买行为，企业需要对消费者进行详细的分析和研究。
而聚类分析是一种有效的数据挖掘技术，它可以用来对消费者进行聚类分组，以便更好地理解消费者的购买行为。
一、消费者行为的特点消费者是企业的最终用户，其购买行为直接影响着市场的需求和企业的利润。
消费者行为具有以下几个特点：1、多元性。
消费者的购买行为受到个人各种心理、文化、社会等多方面的因素影响，不同消费者之间有巨大的差异。
2、动态性。
随着时代和社会环境的变化，消费者的购买行为也在不断变化。
因此，企业需要随时关注消费者的需求和变化。
3、信息不对称。
消费者通常了解自己的需求和喜好，但对于产品和市场的信息则有限。
企业需要通过有效的营销策略来满足消费者的需求。
4、个性化。
每个消费者的购买行为都是独特的，企业需要根据消费者的需求来提供个性化的产品和服务。
二、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督的数据挖掘技术，它可以将一个群体内相似的对象归为一类，并将不相似的对象分为不同的类别。
聚类分析的主要步骤包括：1、选择聚类方法。
常用的聚类方法有K-Means、层次聚类等。
2、选择相似性度量。
相似性度量是指衡量对象之间相似程度的方法，一般有欧式距离、余弦相似度等。
3、确定聚类数目。
聚类数目的确定是指决定将对象分为多少类的问题。
通常使用肘部法、平均轮廓系数等方法来确定聚类数目。
4、聚类结果评估。
聚类结果的评估可以使用轮廓系数、PBM等指标来度量聚类的效果和质量。
三、基于聚类分析的消费者购买行为研究1、数据准备。
首先需要收集消费者的购买历史数据和个人信息数据，如购买时间、购买金额、购买产品类别、地理位置、性别等。
然后对数据进行清洗、去重、离散化等预处理，以便进行聚类分析。
2、特征选择。
在进行聚类分析之前，需要选择具有代表性的特征变量。
基于聚类分析法的畅销手机分析
基于聚类分析法的畅销手机分析作者：赵睿来源：《科技与企业》2014年第02期【摘要】本文在对2013年畅销手机进行调查统计的基础上，运用聚类的方法，选取了价格、CPU频率、屏幕尺寸、RAM、摄像头像素等指标对所选热门手机进行分类分析。
从而了解如今消费者对手机的需求趋势，给予手机制造商在手机开发上的参考。
【关键词】手机；聚类分析；消费趋势如今的手机市场已经被苹果公司和三星公司分割了大半江山，然而于国内，也有小米、华为等手机厂家迅速崛起。
这些手机为何能博得消费者青睐？于国内来说，新加入的手机制造商们又该注意些什么？这些都问题都值得细细研究。
用聚类分析将当下热门手机进行分类，可以清晰地看到其中消费者对手机的几大需求，预言接下来几年的手机发展趋势。
1、数据来源本文的所有数据收集来自中关村在线，中关村在线是中国第一科技门户，是一家资讯覆盖全国并定位于销售促进型的IT互动门户，被认为是大中华区最具商业价值的IT专业门户。
中关村在线是集产品数据、专业资讯、科技视频、互动行销为一体的复合型媒体，也是美国哥伦比亚广播集团互动媒体公司CBS Interactive在中国区的旗舰媒体，所以这些本文所采集的数据有很强的可靠性。
2、聚类分析聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。
关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。
在聚类分析前，首先把数据标准化为Z-分数，采用系统聚类（Hierachical Cluster）方法，用音差平方和法（Ward法）计算欧几里得（Eudlidean）距离。
聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。
也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。
其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。
基于聚类分析的电商商品推荐算法研究
基于聚类分析的电商商品推荐算法研究一、引言电商平台通过推荐算法实现个性化推荐，有助于提高用户购买体验和转化率。
商品聚类分析是一种有效的方式，可将相似的商品分组，从而为用户提供更加精准的推荐。
本文将从商品聚类分析的角度出发，探讨基于聚类分析的电商商品推荐算法的研究。
二、商品聚类分析基础知识1. 商品聚类分析概念商品聚类分析指的是将一组商品按照某种特征进行分类，以便进行分析和管理。
例如，可以将相似的商品分为一组，为用户提供更加精准的推荐。
2. 商品聚类分析算法商品聚类分析算法主要有两种：层次聚类算法和划分聚类算法。
层次聚类算法又分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类是从每个商品单独分组开始，逐渐将它们组合为更大的组，直到所有商品都归入一个大组。
分裂层次聚类则是从所有商品在一个大组开始，逐渐将它们分为更小的组。
划分聚类算法则是通过将商品分配给各个组，不断迭代直到达到指定的条件，例如达到最小的组内差异或达到指定次数的迭代次数。
3. 商品聚类分析的应用商品聚类分析已经广泛应用于电商平台的商品推荐系统中。
通过将相似的商品分为一组，将相关的推荐商品推荐给用户，提高了购买体验和转化率。
三、基于聚类分析的电商商品推荐算法1. 数据预处理为了进行聚类分析，需要将商品数据进行预处理，包括去除空值和不需要的变量，对类别变量进行编码，标准化和归一化数值变量等。
2. 特征选择选择适当的特征对于聚类分析至关重要。
可以从商品的价格，销量，评论数，品牌等因素进行选择。
这里需要运用统计方法和领域知识，选择最能反映商品特征的特征。
3. 初步聚类分析选择聚类算法，根据商品特征对商品进行初步聚类分析，对聚类结果进行评估和调整。
4. 优化聚类分析对初步聚类结果进行评估和调整后，进行优化聚类分析。
其中，聚类数的选择是非常重要的。
聚类数过多会使得聚类结果过于细致，不易理解；聚类数过少则可能出现相似的商品被分到不同组的情况。
此时，建议使用聚类分析矩阵和统计指标等分析工具来优化聚类结果。
基于聚类分析的销售预测与优化
基于聚类分析的销售预测与优化在企业管理和市场经营中，销售预测和优化一直是重要的议题。
通过有效的销售预测和优化策略，企业可以更好地制定销售计划，提高销售业绩，降低成本，并增强市场竞争力。
为此，聚类分析作为一种数据挖掘技术，可以帮助企业实现销售预测与优化的目标。
一、聚类分析的基本概念与原理聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个互不重叠的组（称为簇），使每个簇内的样本尽量相似，而不同簇间的样本尽量不相似。
这种划分是通过计算样本之间的相似性或距离度量来实现的。
聚类分析的基本原理是，相似的样本彼此靠近，而不相似的样本则远离。
二、聚类分析在销售预测中的应用1. 销售预测数据准备在进行销售预测之前，首先需要准备大量的销售数据。
这些数据包括销售额、销售时间、销售地点、销售人员等信息。
通过聚类分析，可以将这些销售数据进行分类，识别出具有相似销售特征的数据子集。
2. 利用聚类结果预测销售趋势通过聚类分析，可以将销售数据分成多个簇，每个簇代表一种销售特征或趋势。
在了解每个簇的特点后，可以针对每个簇制定不同的销售策略。
同时，基于每个簇的历史销售数据，可以预测未来销售趋势，进而进行销售规划和预测。
3. 优化销售策略通过聚类分析得到的销售簇群，可以帮助企业了解不同簇的特点和需求，进而制定针对性的销售策略。
对于销售周期长、销售地点多、销售规模庞大的企业来说，聚类分析可以帮助企业更好地了解不同区域和渠道的销售情况，优化销售策略和资源配置，提升销售效率和业绩。
三、基于聚类分析的销售优化实践例子以某电商平台为例，通过对历史销售数据进行聚类分析，发现存在两个主要的销售簇群。
第一个簇群包括广告宣传效果明显且价格相对较高的产品组合，受众主要集中在高收入人群；第二个簇群则是价格相对低廉、促销力度较大的产品组合，受众主要集中在年轻人群。
基于聚类分析结果，电商平台制定了相应的销售优化策略。
对于第一个簇群，平台加大了广告宣传和品牌推广力度，并通过个性化推荐等方式提高了产品曝光度。
聚类分析案例范文
聚类分析案例范文聚类分析是一种无监督机器学习算法，它通过将数据集中的观测值分成不同的组或簇来发现数据之间的内在结构和相似性。
这种方法可以帮助我们理解数据集，发现隐藏的模式和关联性，并且可以应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和图像处理等。
以下是一个关于使用聚类分析方法的案例研究，该案例介绍了如何使用聚类分析来帮助一家电商企业在众多商品中挖掘潜在的市场细分。
背景介绍：电商企业销售了大量商品，这些商品拥有不同的特征和属性。
该企业希望利用这些数据来了解他们的客户，并为不同的产品类型制定个性化的推广和营销策略。
为了实现这一目标，他们决定使用聚类分析方法来将客户细分成不同的群组，并理解他们的相似性和差异性。
数据收集：该企业从其销售系统中收集了一份包含多个属性的数据集。
这些属性包括：年龄、性别、购买历史、购买频率、平均订单金额等。
这些属性可以反映客户的购买行为和偏好。
数据预处理：在进行聚类分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括对缺失值进行处理、进行数值归一化等。
然后，根据业务需求，选择适当的聚类算法和合适的距离度量方法。
聚类分析过程：在本案例中，采用了一种常见的聚类方法--K均值聚类算法，该算法通过计算数据点之间的欧氏距离来度量它们之间的相似度。
首先，选择合适的K值（聚类簇的个数）。
然后，在初始阶段，随机选择K个点作为聚类中心。
再通过计算每个数据点与聚类中心的距离，并将其归类到最近的聚类簇。
接下来，根据已经分配到每个聚类中的数据点，重新计算新的聚类中心。
这个过程将迭代，直到达到停止准则，如聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
聚类结果分析：在完成聚类过程后，可以根据每个聚类中心的特征和属性，对数据集进行可视化和解释。
这将帮助企业理解各个群组的特征和差异，并从中提取有价值的洞察力。
进而，企业可以根据不同群组的特征制定个性化的营销策略，提高销售和客户满意度。
总结：通过使用聚类分析方法，该电商企业成功地将其客户细分为几个不同的群组。
聚类分析在市场营销中的应用研究
聚类分析在市场营销中的应用研究一、引言随着市场竞争的日益剧烈，企业需要在日常经营中及时获取市场信息，了解品牌的受众群体，以此制定更准确的营销策略。
聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将无序的数据按照相似度进行分类，有利于企业针对性地开展市场营销工作。
本文将重点介绍聚类分析在市场营销中的应用研究。
二、聚类分析基本原理聚类分析是将相似数据聚成一类，不相似数据则分成不同类的过程。
将数据分类的原则是相似度，以各个类内部的数据点距离尽量小，而各个类之间数据点距离尽量大的方式进行聚类。
聚类分析可以根据数据的特征选择不同的聚类算法，包括基于层次的聚类和基于分区的聚类。
三、聚类分析在市场营销中的应用1. 消费者细分对于一个品牌，其受众群体非常复杂，涉及到不同年龄、性别、地域、收入等多个维度。
通过聚类分析，可以将消费者分为不同的细分市场，使企业更准确地把握自己的核心用户，对其进行定向营销。
例如，一个饮料品牌可以通过聚类分析将年轻人、中年人和老年人分为不同类别，然后对每个类别进行个性化的广告宣传和产品推广。
2. 产品特征分析在市场竞争日益激烈的情况下，了解产品特征对于企业来说尤为重要。
通过聚类分析，可以将不同产品特征相似的样本聚集在一起，分析相同特征的产品受众群体的需求和购买意愿，有利于企业根据市场需求制定更有针对性的产品策略。
例如，一个手机品牌可以通过聚类分析将拥有较大屏幕、高像素和长续航的手机用户聚在一起，研发更加符合这类用户需求的手机产品。
3. 营销策略制定聚类分析可以为营销人员提供更加准确的市场信息，因此可以帮助企业制定更加精准、高效的营销策略。
例如，在一个电商平台上，聚类分析可以将购买力较强的用户聚集在一起，推荐更高价位、更符合其购买习惯的商品，达到精准营销的效果。
四、聚类分析在市场营销中的不足之处1. 数据质量问题数据质量对于聚类分析结果的可靠性和准确性有着很大的影响，因此如果数据质量不高，聚类分析的结果也会受到一定的影响。
聚类分析案例
聚类分析案例聚类分析是一种常见的数据分析方法，它能够将数据集中的观测值划分为若干个类别，使得同一类别内的观测值相似度较高，不同类别之间的观测值相似度较低。
聚类分析在市场细分、社交网络分析、医学图像分析等领域都有着广泛的应用。
本文将以一个实际的案例来介绍聚类分析的应用过程。
案例背景：某电商平台希望对其用户进行细分，以便更好地了解用户需求，精准推荐商品。
为此，他们收集了用户的浏览、购买、评价等行为数据，希望通过聚类分析将用户分成不同的群体。
数据准备：首先，我们需要对数据进行清洗和整理。
去除缺失值、异常值，对数据进行标准化处理，以便消除不同维度之间的量纲影响。
然后，我们可以利用主成分分析（PCA）等方法对数据进行降维，以便更好地展现数据的内在结构。
模型选择：在数据准备完成后，我们需要选择合适的聚类算法。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
在本案例中，我们选择了K均值聚类算法，因为该算法简单易实现，并且适用于大规模数据。
聚类分析：经过数据准备和模型选择后，我们开始进行聚类分析。
首先，我们需要确定聚类的数量K。
这里我们可以采用肘部法则、轮廓系数等方法来确定最佳的K值。
然后，我们利用K均值聚类算法对数据进行分组，得到每个用户所属的类别。
结果解释：得到聚类结果后，我们需要对每个类别进行解释和分析。
通过对每个类别的特征进行比较，我们可以揭示出不同类别用户的行为特点和偏好。
比如，某一类用户可能更倾向于购买高价值商品，而另一类用户更注重商品的品质和口碑。
应用建议：最后，我们可以根据聚类结果给出相应的应用建议。
比如，对于高价值用户群体，电商平台可以加大对其的推荐力度，提供更多的个性化服务；对于偏好品质和口碑的用户群体，可以加强品牌营销和口碑传播，以吸引更多类似用户。
总结：通过本案例的介绍，我们可以看到聚类分析在用户细分和个性化推荐方面的重要作用。
通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户需求，提供更精准的推荐服务，从而提升用户满意度和交易量。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象分成不同的类别或簇，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。
聚类分析广泛应用于市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域。
本文将介绍几个聚类分析的应用案例，以便更好地理解聚类分析在实际问题中的应用。
首先，聚类分析在市场分析中的应用。
在市场营销中，企业需要了解消费者的偏好和行为，以便更好地制定营销策略。
通过对消费者数据进行聚类分析，可以将消费者分成不同的群体，从而更好地理解他们的需求和行为模式。
例如，一家零售商可以通过聚类分析将消费者分成价格敏感型、品牌忠诚型、功能导向型等不同的群体，从而有针对性地进行促销活动和产品定位。
其次，聚类分析在社交网络分析中的应用。
随着社交网络的兴起，人们在社交网络上的行为数据变得越来越丰富。
通过对社交网络数据进行聚类分析，可以发现不同的社交群体和用户行为模式。
例如，一家社交网络平台可以通过聚类分析将用户分成信息分享型、社交互动型、内容创作型等不同的群体，从而更好地满足用户需求，提高用户留存和活跃度。
再次，聚类分析在生物信息学中的应用。
生物信息学是研究生物学数据的计算机科学领域，其中大量的生物数据需要进行分析和挖掘。
通过对生物数据进行聚类分析，可以发现不同的基因型、蛋白质结构等生物特征。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行聚类分析，可以发现不同的癌症亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
最后，聚类分析在医学诊断中的应用。
在医学诊断中，医生需要根据患者的症状和检查数据进行疾病诊断。
通过对患者数据进行聚类分析，可以发现不同的疾病类型和临床表现。
例如，通过对心脏病患者的临床数据进行聚类分析，可以发现不同的心脏病亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
综上所述，聚类分析在市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域都有重要的应用价值。
通过对不同领域的应用案例进行分析，可以更好地理解聚类分析的原理和方法，为实际问题的解决提供重要参考。
聚类分析法经典案例
聚类分析法经典案例
聚类分析是一种常用的数据分析方法，它能够将相似的观察对象分为一组，并将不相似的对象分为不同的组。
下面将介绍一个经典的聚类分析案例。
在电信行业，客户流失是一个非常重要的问题。
为了降低客户流失率，一家电信公司希望通过聚类分析来识别客户流失的特征，以便进行有针对性的营销策略。
首先，该公司收集了一些客户数据，如客户的年龄、性别、月平均消费金额、通话时长等。
然后，利用聚类分析方法，将客户分为不同的组。
在这个案例中，我们可以采用k-means聚类算法。
通过聚类分析，该公司发现了三个客户群体。
第一组客户是高消费高通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很高。
第二组客户是低消费低通话客户，他们的平均消费金额和通话时长都很低。
第三组客户是高消费低通话客户，他们的平均消费金额很高，但通话时长很低。
利用聚类分析的结果，该公司能够采取有针对性的营销策略。
对于高消费高通话客户，他们可能是该公司的忠诚客户，可以通过提供一些优惠或奖励来保持他们的忠诚度。
对于低消费低通话客户，可以通过提供更具吸引力的套餐或增加服务内容来激发他们的消费需求。
对于高消费低通话客户，可以通过了解他们的通话行为，推出更适合他们的通话套餐，以增加他们的通话时长。
通过这个案例，我们可以看到聚类分析在客户流失预测和营销策略中的重要作用。
它可以帮助企业快速识别不同类型的客户，有针对性地制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度，降低客户流失率。
聚类分析还可以应用于其他领域，如金融、医疗等，具有广泛的应用前景。
聚类分析在销售数据分析中的应用研究
聚类分析在销售数据分析中的应用研究随着现代科技的发展，计算机技术的飞速发展，各行各业都逐渐转向数字化和数据化。
特别是在销售行业，数据分析被证明是提高销售业绩和市场竞争力的重要手段。
而聚类分析则是一种有效的数据挖掘技术，被越来越多的销售人员应用到销售数据分析中。
在这篇文章中，我们将探讨聚类分析如何在销售数据分析中发挥作用。
一、聚类分析概述聚类分析是一种基于无监督学习的数据挖掘方法，可将相似的数据分类成一组，不同的数据分类成另一组。
这种分析方法基于数据对象之间的相似度或距离，通过分类和聚合操作将相似的数据聚集在一起，形成不同的聚类（cluster）。
聚类分析是一个探索性数据分析技术，可以帮助我们了解数据集的特征。
聚类分析的应用非常广泛。
除了销售数据分析外，它在社会学、心理学、医学、生态学和农业等领域也被广泛使用。
目前主要的聚类分析算法有K-Means聚类算法、层次聚类算法和密度聚类算法等。
二、聚类分析在销售数据分析中的应用销售数据分析可以帮助销售人员更好地了解顾客的需求、购买习惯和购买力等信息，从而设计出更加合适的销售策略。
而聚类分析则是一种有效的工具，可以帮助销售人员更好地进行数据分析和市场调研。
下面我们将具体探讨聚类分析在销售数据分析中的应用。
1. 顾客分类在销售业中，我们需要首先了解顾客的需求和购买习惯，然后才能设计出更加合适的销售策略。
通过聚类分析，我们可以将顾客分类成不同的群体，识别出他们的购买习惯、消费水平、品牌忠诚度、喜好等特征。
然后根据不同群体的特征，针对性地设计出营销策略，提高销售业绩。
2. 产品分类针对不同产品进行聚类分析，可以帮助我们了解相似产品的市场需求和产品定位。
通过聚类分析，我们可以将产品分类成不同的类型，识别出相似产品的市场需求、品质要求、消费者需求等特征。
然后根据不同产品类型的特征，针对性地设计出产品开发策略，提高产品竞争力。
3. 区域分析在销售业中，也需要了解不同区域的市场需求和销售策略。
聚类分析法经典案例
聚类分析法经典案例聚类分析法是一种常用的数据分析方法，它通过对数据进行分类和分组，帮助我们发现数据中的内在规律和特征。
在实际应用中，聚类分析法被广泛运用于市场营销、社交网络分析、医学诊断、图像处理等领域。
下面，我们将介绍一些聚类分析法的经典案例，帮助大家更好地理解和应用这一方法。
首先，我们来看一个市场营销领域的案例。
某公司想要对其客户进行分类，以便更好地制定营销策略。
他们收集了客户的消费行为、年龄、性别、地理位置等数据，并利用聚类分析法对客户进行了分组。
通过分析，他们发现客户可以被分为三大类，高消费高端用户、中等消费稳定用户和低消费新用户。
有了这些分类信息，公司可以针对不同类型的客户制定不同的营销策略，提高市场营销效率。
其次，我们来看一个社交网络分析的案例。
一家社交媒体公司希望了解用户在平台上的行为和兴趣，以便更好地推荐内容和广告。
他们利用用户的浏览记录、点赞行为、评论信息等数据，通过聚类分析法将用户分为几个群体。
通过分析，他们发现用户可以被分为电影爱好者、音乐迷、美食达人等不同类型的群体。
有了这些分类信息，社交媒体公司可以更精准地为用户推荐内容和广告，提高用户满意度和广告点击率。
再次，我们来看一个医学诊断的案例。
医院收集了患者的临床症状、实验室检查结果、病史等数据，希望通过聚类分析法对患者进行分类，以便更好地制定治疗方案。
通过分析，他们发现患者可以被分为几个病情严重程度不同的群体。
有了这些分类信息，医生可以更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生存率。
最后，我们来看一个图像处理的案例。
一家无人驾驶车辆公司希望通过图像识别技术对道路上的车辆和行人进行分类，以便更好地进行交通管理和安全预警。
他们利用摄像头采集的图像数据，通过聚类分析法将道路上的车辆和行人进行分类。
通过分析，他们可以更准确地识别不同类型的车辆和行人，并做出相应的交通管理和安全预警措施。
通过以上经典案例的介绍，我们可以看到聚类分析法在不同领域的广泛应用。
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究
运用聚类分析方法对商业数据进行分析与研究聚类分析是一种常见的数据分析方法，它可以将数据按照相似性分为不同的组别，可以帮助我们更好地理解数据集的特点和规律。
在商业领域，聚类分析可以应用于市场细分、顾客分类、产品定位等方面，帮助商家更好地了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
本文将以聚类分析方法为基础，探讨如何应用该方法对商业数据进行分析与研究。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它并不需要预先设定分类标准，而是根据数据自身的特点进行分类。
具体地，聚类分析首先需要确定相似性测量方法，常见的相似性测量方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
其次，聚类分析需要确定聚类算法，常见的聚类算法包括层次聚类、k-means算法等。
层次聚类是一种自下而上的聚类算法，它首先将每个样本视为一个独立的聚类，然后逐步合并近邻的聚类，直到所有样本属于一个聚类或达到预设的聚类数目。
层次聚类的优点是可以保证分类的全局最优，但是对于大规模数据集不太适用。
k-means算法是一种基于样本距离的聚类算法，它首先随机生成k个聚类中心，然后将每个样本分配到距离最近的聚类中心，接着更新每个聚类的中心位置，不断迭代直到收敛。
k-means算法的优点是运算速度快，计算量小，适用于大规模数据集。
二、商业数据聚类分析的应用在商业领域，聚类分析可以通过市场细分、顾客分类、产品定位等方面的应用，辅助企业了解市场和客户需求，提供更优质的服务和产品。
市场细分是指将市场按照一定的维度分成几个子领域，以区别不同的市场需求和特点。
市场细分可以帮助企业了解市场的需求和特点，更精准地定位市场和推广产品。
例如，对于一家餐厅来说，可以通过收集顾客的性别、年龄、消费习惯等信息，对顾客进行分类，以便针对不同的顾客群体进行营销和服务。
顾客分类是指将顾客按照一定的标准分成不同的群体，以区别不同群体的需求和特点。
顾客分类可以帮助企业洞察顾客需求，以便提供更贴近顾客的服务和产品。
基于聚类分析法的畅销手机分析
１ ７ ９ ０ ８ ３ ２ ０ ０ ４ ． ２ ５ ０ ０ ຫໍສະໝຸດ ｌ ６ １ ８ ４ ０ ４ ． ０
８ ２ １ ９ ２ ２ ７ ６ ４ ． ０
由聚 类分析 的计算 结果可 以看出 ， 若将２ ０ １ ３ 年排 名前 ｌ ８ 名的畅 销
则分为以下四类最为合适 ： ｌ 以强大 的后 台技 术为支持， 工种考试 ， 现 场抽考 中， 所有人员均 能够熟 练的背诵操 作程序卡及安全 手 机进行分类， 将手机的性能 发挥到极致 ， 然后靠 品牌效 应为影响 力， 创造最高 效益的 检查 表内容 ， 讲述一 个以上本 岗位典 型事故案例 ；（ ３ ） 根据 现场 实际及 ２ 以摄 像头 像素为核心 ， 创造拥有最 佳拍摄效果 的手机 ； ３ 依赖供 时调 整 “ 一 卡一表 一手册 ” 内容 ， 通过科 室、 工区、 职 工三结 合， 分级监 手 机； 提高各 项手机 参数 ， 创造 较高性 价 比的手机 ； ４ 以最 低价 督制约 ， 较好的实现 了职工安全操作技 能、 岗位安 全环 境和现场 安全管 应链的 合作 ， 格创造极 高性价 比拉拢 低端 消费者 的手机 。 若国内手机 制造商 想在如 理“ 三达标” ， 为打造本质安 全全型矿井打 下了良好 的基础 。 今激烈的竞争环境下得到更大利益 ， 可以参考 以上 四类畅 销手机 的发展 ４ 结束 语 煤矿生产处 于地下作业， 时刻 受水 、 火、 瓦斯 、 煤 尘、 顶板等 自 然 灾 方向。 ４ ． 结论 害的严重 威胁 。 如 何打造 本质安全 型矿井 摆在安 全管 理 人员面 前的一 聚类分 析结 果 表明 ， 当下畅 销手 机可 以分为 四大类 ， 其 结 果 已经 个重要的课题 ， 实现 职工安 全操作技能 、 岗位安全环境 和现场 安全管 理 从中我们不难 看出， 如果 一个手机制造 商已经有足 “ 三 达标” ， 是进 一步提高 矿井安 全生产 能力， 打造本 质安 全型矿 工的 在结果 分析 中给出。 那 么它可以将 自 己的手机定位在高 端市 重要途径 。“ 岗位 自我防 控” 管理模式 是军城 煤矿安全 管理 上的一次 新 够强大的 技术资本和 品牌效 应， 通 过宣传消费理念 来影响大众 的消费趋势。 但是 它也 不能放弃 中低 的尝 试 ， 通过一段时 间的实施 ， 取得了良好的效 果 ， 为实现安 全生产 打 场 ， 端市场的利益 ， 同样可以生产性价 比较高的手机依并靠 自身品牌影 响力 造本 质安全 型矿井奠定了良好的基础。 获取竞争优 势。 这一点从苹果公司在２ ０ １ ３ 年推 出ｉ ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ ５ ｓ Ｓ Ｄ ｉ ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ ５ ｃ 两 款不 同档 次的手机 就可看出 ， 它的战略在不 断变换 ， 以应对不 同的消费 群体。 而以摄像头为核心的三星和索尼 公司在如今 的手机市场上依 然炙 手可热 ， 可见如今 的消费群体也 越来越 看重手机的 照相功 能， 手机 相机 完 全一体化 将是未 来几年的一个 发展趋势。 放眼 国内 ， 小米、 魅族等 手 机 的成功 之处在于它 为中端 消费者创造了极高的性价 比， 这刨根 究底是 它们在消费渠道 和供应链合 作上取得了巨大 成功 ， 这也是 国内很 多手机 制 造商可以借鉴 的地方。 还有如 联想 、 华为一 系列价格 实惠的手机 ， 它 们 与移动 、 联 通、 电信 公司的合作使 得它们在低 端市场 站住了脚， 很多 新 兴手机制造 商刚刚起步 ， 可以效仿 此类手机 的发 展， 从低端 市场向高 端 市场扩 散。 总得来说以上 四类手 机是当下消费趋势所在 ， 若想在 如今 激 烈的手 机竞争中分 一杯羹， 可 以参 考借鉴它们的发展方向。
基于模糊聚类分析的手机流量销售方案
１ ≤Ｉ ≤Ⅱ １ ≤ Ｉ ≤ｎ
作 交 换 ： ” ＝ ｌ ， ｉ ： １ ， ２ … ｎ ， ＝ １ ， ２ … ｍ ．
∑ｎ ∑（ 一 五 ） ／ （ ｑ 一 １ ）
Ｆ＝
０
－ ｉ —— — — — —— 一
ｎ ｍ
～Ｆ （ ｑ一１ ， ｎ—ｑ ）
、
∑ ∑ ∑（ 一 ） ／ （ ｎ — ｑ ）
它服从 自由度 为 ｑ一１ ， ｎ—ｑ的 Ｆ分布． 其分 子表征 类 与类 问距离 ， 分母 表征类 内元 素 的距离． 因此 Ｆ值越 大， 说 明类 与类 之 间的距 离越 大 ， 则 分类 就越好 ．
Ｖｏ １ ． ３ ４． Ｎｏ ． ９ Ｓｅ ｐ． ２０１ ３
基 于 模 糊 聚 类 分 析 的 手 机 流 量 销 售 方 案
刘 洁颖 ， 刘 满
（ 大 连 民族 学 院 理 学 院 ， 辽 宁 大连 １ １ ６ ６ ０ ５）
摘
要： 研 究 了不 同人 群 对手机 流 量 的需 求 问题 ， 利 用模糊 聚 类分析 方 法 ， 针 对不 同年龄 、 不
第３ ４卷 第 ３期 ２ ０ １ ３年 ９月
渤 海大 学学 报 （ 自然科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｂ ｏ ｈ ａ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
３ ０ ６
渤海大学学报 （ 自然科学 版）
第３ ４卷
观 察相似 系数 矩 阵可知 ， 是 一个 对角线 元 素全 为 １的实对 称矩 阵． 将 所有 互不相 同 的定 ｒ 按 从小 到 大 的顺 序编 号排 列 ： １ ：Ａ ＞Ａ ＞ … ＞Ａ 让 Ａ依次 取遍 Ａ ， ｉ＝ １ ， ２ ， ・ 对 于 Ａ ＝Ａ ， 若ｒ ＞Ａ ， 则 与 Ｘ ｊ 分 为一类 ， 若两 个类 的交不 空 ， 则称他 们 为相连 的 ， 将 所有 相连 的类 合并 ， 最后得 到 的分类 ， 即为 Ａ 水 平上 的等 价分类 ． （ ６ ）对隶 属度矩 阵 ｘ 用 Ｆ统 计量 ¨确 定最 佳分 类 ：
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以将数据集中的对象按照其相似性进行分类，从而找出数据中的潜在模式和结构。
聚类分析在各个领域都有着广泛的应用，例如市场营销、医学诊断、社交网络分析等。
本文将介绍几个聚类分析在实际应用中的案例，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
首先，聚类分析在市场营销中的应用案例。
假设一个公司希望对其客户进行细分，以便更好地定制营销策略。
通过聚类分析，可以将客户按照其购买行为、偏好等特征进行分类，从而识别出不同的客户群体。
比如，通过聚类分析可以将客户分为价值型客户、潜在客户、忠诚客户等不同的群体，然后针对不同的群体制定相应的营销策略，提高营销效果。
其次，聚类分析在医学诊断中的应用案例也非常广泛。
医学领域的数据往往包含大量的特征和变量，通过聚类分析可以将患者按照其症状、生理指标等特征进行分类，从而辅助医生进行诊断和治疗。
例如，通过聚类分析可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度，帮助医生更好地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
另外，聚类分析在社交网络分析中也有着重要的应用价值。
随着社交网络的快速发展，人们在社交网络上产生了大量的数据，通过聚类分析可以将用户按照其兴趣、行为等特征进行分类，从而挖掘出不同的用户群体和社交圈子。
这对于社交网络平台来说，可以帮助他们更好地推荐好友、内容等，提高用户的粘性和使用体验。
综上所述，聚类分析在市场营销、医学诊断、社交网络分析等领域都有着重要的应用价值。
通过聚类分析，可以帮助人们更好地理解和利用数据，发现数据中的潜在模式和结构，为决策提供科学依据。
随着数据挖掘技术的不断发展，相信聚类分析在更多的领域将会有着更广泛的应用。
聚类分析案例
SPSS软件操作实例——某移动公司客户细分模型数据准备：数据来源于telco.sav，如图1所示，Customer_ID表示客户编号，Peak_mins表示工作日上班时期电话时长，OffPeak_mins表示工作日下班时期电话时长等。
图1 telco.sav数据分析目的：对移动手机用户进行细分，了解不同用户群体的消费习惯，以更好的对其进行定制性的业务推销，所以需要运用聚类分析。
操作步骤：1，从菜单中选择【文件】——【打开】——【数据】，在打开数据窗口中选择数据位置以及文件类型，将数据telco.sav导入SPSS软件中，如图2所示。
图2 打开数据菜单选项2，从菜单中选择【分析】——【描述统计】——【描述】，然后在描述性窗口中，将需要标准化的变量选到右边的“变量列表”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点确定，如图3所示。
图3 数据标准化3，从菜单中选择【分析】——【分类】——【K-均值聚类】，在K-均值聚类分析窗口中将标准化之后的结果选入右边“变量列表”，客户编号选入“个案标记依据”，聚类数改为5。
点击迭代按钮，在迭代窗口将最大迭代次数改为100，点击继续。
点击保存按钮，在保存窗口勾选“聚类成员”、“与聚类中心的距离”，点击继续。
点击选项按钮，在选项窗口勾选“ANOV A表”、“每个个案的聚类信息”，点击继续。
点击确定按钮，运行聚类分析，如图4所示。
图4 聚类分析操作结果分析表1 最终聚类中心聚类1 2 3 4 5Zscore: 工作日上班时期电话时长 1.60559 -.78990 .61342 -.33584 .37303 Zscore: 工作日下班时期电话时长.46081 -.58917 -.49365 1.18873 -.29014 Zscore: 周末电话时长-.14005 -.15010 .35845 -.02375 -.40407 Zscore: 国际电话时长 1.68250 -.64550 .04673 .02351 -.04415 Zscore: 总通话时长 1.62690 -.94040 .41420 .10398 .21627 Zscore: 平均每次通话时长-.06590 -.14835 -.05337 -.14059 4.87718由最终聚类中心表可得最终分成的5个类它们各自的均值。
基于产品的聚类例子
基于产品的聚类例子
1. 哎呀呀，你看那超市里的饮料区，不就是一个基于产品的聚类嘛！各种可乐放在一起，那就是一个小群体嘛，百事可乐、可口可乐，它们就像一群快乐的小伙伴聚在一起！
2. 你想想看，电子产品店里不同品牌的手机，这不就是很明显的聚类吗？苹果手机在一块儿，华为手机在一块儿，它们就像是不同门派的高手在各自的地盘呢！
3. 走在服装店里，那不同款式的衣服分类摆放，这不就是基于产品的聚类例子嘛！运动装一堆，正装一堆，运动装就像是活力四射的运动员，正装就像沉稳干练的白领呀！
4. 去逛家居市场的时候，各种家具的分区多清楚呀！沙发区就是沙发们的聚集地，它们像一群慵懒的家伙在那休息呢，这就是聚类呀，多有意思！
5. 嘿，文具店里的笔也有聚类呢！钢笔在一块儿，圆珠笔在一块儿，它们就好像是不同性格的文具朋友呢！
6. 看看菜市场里，蔬菜区域不就是聚类嘛！青菜一堆，萝卜一堆，青菜像朝气蓬勃的小朋友，萝卜像敦实可爱的小胖子，这不是很形象吗？
7. 大型商场的美妆区，各种品牌的化妆品也是聚类呢！口红在一个区域闪耀着，眼影在另一个区域散发着魅力，它们就像是一群爱美的精灵在展示自己！
我觉得基于产品的聚类真的是无处不在呀，它让我们购物和生活都更加方便和有趣呢！。
基于百度指数的手机品牌热度聚类与趋势分析
基于百度指数的手机品牌热度聚类与趋势分析刁宇捷【摘要】国内手机市场竞争激烈,通过手机品牌百度搜索指数数据分析,可以洞悉手机品牌热度的变化趋势.应用趋势分析和K-Means聚类方法对2014年1月—2017年4月40个月的手机品牌搜索指数进行趋势和聚类研究,结果表明:国外手机品牌正逐渐失去国人的青睐,但iPhone还处于搜索指数排名第一的位置;国内手机品牌热度近年呈现良好的上升态势,其中华为手机的表现尤为突出.【期刊名称】《科技创业月刊》【年(卷),期】2017(030)017【总页数】3页(P14-16)【关键词】手机品牌;品牌热度;百度指数;趋势;聚类分析【作者】刁宇捷【作者单位】育明高中,辽宁大连116023【正文语种】中文【中图分类】F416.6我国是全球最大的手机消费市场，国内和国外的手机厂商都希望在竞争激烈的市场中占有更大的份额。
手机市场的竞争在相当程度上是手机品牌的竞争，手机品牌在较短的时间中看上去比较稳定，但实际上随着时间的推移，一些手机品牌逐渐成长壮大，而也有一些手机品牌逐渐淡出这个市场。
百度指数是以海量网民关键词搜索为基础的数据分享平台，通过对手机品牌搜索指数历史数据的提取，可以对不同热度的手机品牌进行分类，并对手机品牌热度的趋势进行研究。
系统聚类和K-Means是两种较为常用的聚类算法，对大数据集进行分类时，系统聚类执行效率不够理想，而K-Means聚类算法具有简单、高效的优点，特别对大数据集分类时，它的可伸缩性和高效性表现得尤为明显。
因此本文采用K-Means算法对手机品牌热度进行聚类计算。
K-means算法是一种把数据集D中的N个样本点分为K类(K≤N)的聚类方法，分类后同一类的样本点具有较好的相似性，不同类之间的样本点相似程度较低。
该算法的计算步骤如下：①在D中随机选取K个样本点，作为初始类中心；②按照最相似的原则，即距离类中心最近的原则，将N个样本点分派给各类中心，形成K个分类；③依次计算各类中样本点的均值，并以此值作为新的K个类中心；④判断是否满足终止聚类的条件，即本次迭代的各类中心和上次迭代的各类中心是否相同，如果满足条件则分类结束，如果不满足，转到第二步。
聚类分析案例
聚类分析案例聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它可以帮助我们将数据集中具有相似特征的对象进行分组，从而揭示数据内在的结构和规律。
在本文中，我们将通过一个实际的案例来介绍聚类分析的应用。
案例背景：某电商平台希望对其用户进行分群，以便更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。
为了实现这一目标，我们将运用聚类分析技术对用户数据进行分析。
数据准备：我们收集了一定时间内的用户行为数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的次数、收藏商品的数量等信息。
这些数据将作为聚类分析的输入。
聚类分析步骤：1. 数据预处理，首先，我们需要对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值处理、数据标准化等工作，以确保数据的质量和可靠性。
2. 特征选择，在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行特征选择，选择能够代表用户特征和行为的变量作为聚类的特征，例如购买频率、浏览深度、活跃时段等。
3. 模型选择，根据业务需求和数据特点，我们可以选择合适的聚类分析模型，常用的包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
4. 聚类分析，在选择好模型后，我们可以利用数据挖掘工具（如Python中的scikit-learn库）进行聚类分析，将用户分成若干个群体，并对每个群体的特征进行分析和解释。
案例结果：经过聚类分析，我们将用户分成了三个群体，高消费用户、低消费用户和潜在用户。
高消费用户的购买频率和客单价较高，对促销活动和新品推荐比较敏感；低消费用户购买频率较低，但对特价商品和折扣活动有一定的响应；潜在用户则具有较高的点击广告次数和浏览深度，但购买行为较少。
通过对不同群体的特征分析，电商平台可以有针对性地制定营销策略，提高用户的满意度和促进销售额的增长。
结论：通过本案例的聚类分析，我们可以看到聚类分析在电商领域的重要应用价值。
通过对用户行为数据的聚类分析，电商平台可以更好地了解用户的特征和行为习惯，从而精准推荐商品、提高用户满意度和促进销售额的增长。
基于主成分的手机满意度聚类分析
４ ４
Ｘ ３
４ ５
４
３ ５
Ｓ
３ ０
６
３ ３
Ｘ ７
３ ２
Ｘ ８
２ ２
Ｘ ９
３ ６
１ ０
３ ８
４ ６ ４ ６ Ｈ４ Ｈｓ ３ ８ ３ ８
３ １ ３ ０ ３ ３ ３ ２
・
２ ・ ９
因素
Ｈ１ ｏ
１
３ ８
Ｘ ２
３ ｌ
Ｘ ３
３ ‘ ３
Ｘ ４
２ ９
Ｘ ５
３ ３
Ｘ ６
３ ３
Ｘ ７
３ ２
Ｘ ８
２ ９
Ｘ ９
３ ２
ｌ ０
３ １
Ｈｕ ＨＩ ２ ＨＩ ３
ｌ ４
Ｈｔ ｓ
４ ６ ４ ０ ４ １
４ ０
４ ５
３ ５ ２ ８ ３ １
３ ４
３ｌ
３ ２ ２ ７ ３ ０
２ ９
２ ５
２ ７ ２ ８ ３ １
２ ９
３ ０
３ ４ ２ ８ ３ ４
２ ６
３ ２
３ １ ３ ０ ２ ９
２ ８
３ ３
３ ３ ２ ８ ２ ９
２ ９
３ ４
３ ｌ ２ ６ ２ ５
２ ６
６ ２
３ ３
２ ７
３ ５
９ ２
【 收稿 日 】 ０９ １ ０ 期 ２０ —１— ９
【 基金项 目】国家 自然科 学基金 资助项 目 （０７０３Ａ １２１ ；河 南省教 育厅 自然科 学基金 资助 项 目 （０９ １ ０５ １ １ ／ ０１０） ９ ５ ２０Ａ １ ０， ０
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于聚类分析法的畅销手机分析
【摘要】本文在对2013年畅销手机进行调查统计的基础上，运用聚类的方法，选取了价格、CPU频率、屏幕尺寸、RAM、摄像头像素等指标对所选热门手机进行分类分析。
从而了解如今消费者对手机的需求趋势，给予手机制造商在手机开发上的参考。
【关键词】手机；聚类分析；消费趋势
如今的手机市场已经被苹果公司和三星公司分割了大半江山，然而于国内，也有小米、华为等手机厂家迅速崛起。
这些手机为何能博得消费者青睐？于国内来说，新加入的手机制造商们又该注意些什么？这些都问题都值得细细研究。
用聚类分析将当下热门手机进行分类，可以清晰地看到其中消费者对手机的几大需求，预言接下来几年的手机发展趋势。
1、数据来源
本文的所有数据收集来自中关村在线，中关村在线是中国第一科技门户，是一家资讯覆盖全国并定位于销售促进型的IT互动门户，被认为是大中华区最具商业价值的IT专业门户。
中关村在线是集产品数据、专业资讯、科技视频、互动行销为一体的复合型媒体，也是美国哥伦比亚广播集团互动媒体公司CBS Interactive在中国区的旗舰媒体，所以这些本文所采集的数据有很强的可靠性。
2、聚类分析
聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。
关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。
在聚类分析前，首先把数据标准化为Z-分数，采用系统聚类（Hierachical Cluster）方法，用音差平方和法（Ward 法）计算欧几里得（Eudlidean）距离。
聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。
也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。
其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。
若dij越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。
性质接近的样品就可以划为一类。
当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。
分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。
首先将n个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。
分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。
聚类分析主要有两种分析方法：第一种是k-均值聚类也叫快速聚类，先给予其一个分类数值n，并进一步确定n个点为聚类种子，即将这三个点作为n类中每一类的基石，然后根据和这三个点的距离远近，把所有点分成n类。
再把这n
类的中心（均值）作为新的基石或种子（原来的“种子”就没用了），重新按照距离分类。
如此叠代下去，直到达到停止叠代的要求（比如，各类最后变化不大了，或者叠代次数太多了）。
显然，前面的聚类种子的选择并不必太认真，它们很可能最后还会分到同一类中。
另一种聚类方法称为分层聚类或者系统聚类，开始时，有多少点就是多少类。
它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然后再把剩下的最近的两类合并成一类；这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类为止。
显然，越是后来合并的类，距离就越远。
再对饮料例子来实施分层聚类。
3、问题分析
3.1分析方法
本调查所采用的是聚类分析法，通过SPSS软件进行统计分析。
对中关村所得数据进行统计处理得到原始数据表（见表1）。
利用SPSS进行系统聚类可以得到树状图（见图1），然后由其分析我们可以做K=4的均值聚类，得到最终聚类中心（见表2）。
3.2运用聚类分析处理数据的计算结果
聚类分析的结果中，由树状图可以看出，进行细化研究，则主要分为四大类较为合适，再取K=4进行分层聚类，得到聚类中心，则更能在数据上说明分类的原由。
本次数据处理分别运用了系统聚类和k-聚类，取k为4即将畅销手机分为4类。
3.3结果分析
由聚类分析的计算结果可以看出，若将2013年排名前18名的畅销手机进行分类，则分为以下四类最为合适：1以强大的后台技术为支持，将手机的性能发挥到极致，然后靠品牌效应为影响力，创造最高效益的手机；2以摄像头像素为核心，创造拥有最佳拍摄效果的手机；3依赖供应链的合作，提高各项手机参数，创造较高性价比的手机；4以最低价格创造极高性价比拉拢低端消费者的手机。
若国内手机制造商想在如今激烈的竞争环境下得到更大利益，可以参考以上四类畅销手机的发展方向。
4、结论
聚类分析结果表明，当下畅销手机可以分为四大类，其结果已经在结果分析中给出。
从中我们不难看出，如果一个手机制造商已经有足够强大的技术资本和品牌效应，那么它可以将自己的手机定位在高端市场，通过宣传消费理念来影响大众的消费趋势。
但是它也不能放弃中低端市场的利益，同样可以生产性价比较高的手机依并靠自身品牌影响力获取竞争优势。
这一点从苹果公司在2013年推出iphone5s和iphone5c两款不同档次的手机就可看出，它的战略在不断变换，以应对不同的消费群体。
而以摄像头为核心的三星和索尼公司在如今的手机市场上依然炙手可热，可见如今的消费群体也越来越看重手机的照相功能，手机相机
完全一体化将是未来几年的一个发展趋势。
放眼国内，小米、魅族等手机的成功之处在于它为中端消费者创造了极高的性价比，这刨根究底是它们在消费渠道和供应链合作上取得了巨大成功，这也是国内很多手机制造商可以借鉴的地方。
还有如联想、华为一系列价格实惠的手机，它们与移动、联通、电信公司的合作使得它们在低端市场站住了脚，很多新兴手机制造商刚刚起步，可以效仿此类手机的发展，从低端市场向高端市场扩散。
总得来说以上四类手机是当下消费趋势所在，若想在如今激烈的手机竞争中分一杯羹，可以参考借鉴它们的发展方向。