1樓：
聚類是為運營服務的，當然要先確定你的業務目標有用的資料，其他維度都是為這個個服務的。比如訂單量，複購率，客單價，購物車，瀏覽類別，影響實際運營的操作是推薦品類，關聯銷售這些具體的動作。
買了這個東西的使用者後續還買了什麼，就是乙個挺實用的推薦演算法，要提前算好結果，這算不算聚類分析也不必計較，聚類只是一種工具，不能手裡有個錘子看什麼都像釘子。
2樓：
用spss和latentGOLD都做過聚類分析，感覺latentGOLD好一點，樣本量的話多有多的做法，少有少的做法，至少幾百吧，畢竟聚類是一種細分，樣本太少，也沒有太大的意義，方法的話大多數是定量，
3樓：金奇雋
需要蒐集使用者的哪些特徵？常用的使用者特徵變數有：
①人口學變數：如年齡、性別、婚姻、教育程度、職業、收入等。通過人口學變數進行分類，了解每類人口的需求有何差異。
②使用者目標：如使用者為什麼使用這個產品？為什麼選擇線上購買？了解不同使用目的的使用者的各自特徵，從而檢視各類目標使用者的需求。
③使用者使用場景：使用者在什麼時候，什麼情況下使用這個產品？了解使用者在各類場景下的偏好/行為差異。
④使用者行為資料：如使用頻率，使用時長，客單價等。劃分使用者活躍等級，使用者價值等級等。
⑤態度傾向量表：如消費偏好，價值觀等，看不同價值觀、不同生活方式的群體在消費取向或行為上的差異。
需要多少樣本量？沒有限制，通常情況下與實際應用有關，如果非要加乙個理論的限制，通常認為，樣本的個數要大於聚類個數的平方。
①如果需要聚類的資料量較少（<100），那麼三種方法(層次聚類法，K-均值聚類法，兩步聚類法)都可以考慮使用。優先考慮層次聚類法，因為層次聚類法產生的樹狀圖更加直觀形象，易於解釋，並且，層次聚類法提供方法、距離計算方式、標準化方式的豐富程度也是其他兩種方法所無法比擬的。
②如果需要聚類的資料量較大（>1000），應該考慮選擇快速聚類別法或者兩步聚類法進行。
③如果資料量在100～1000之間，理論上現在的計算條件是可能滿足任何聚類方法的要求的，但是結果的展示會比較困難，例如不可能再去直接觀察樹狀圖了。
應用定量方法還是定性方法？
1.聚類分析的定義與用途聚類分析（Cluster Analysis）是一種探索性的資料分析方法，根據指標/變數的資料結構特徵，對資料進行分類，使得類別內部的差異盡可能的小，即同質性高，類別間的差異盡可能的大，即同質性低。
2.聚類分析的方法①層次聚類法（Hierarchical），也叫系統聚類法。既可處理分類變數，也可處理連續變數，但不能同時處理兩種變數型別，不需要指定類別數。
聚類結果間存在著巢狀，或者說層次的關係。
②K-均值聚類法（K-Means Cluster），也叫快速聚類法。針對連續變數，也可處理有序分類變數，運算很快，但需要指定類別數。K-均值聚類法不會自動對資料進行標準化處理，需要先自己手動進行標準化分析。
③兩步聚類法（Two-Step Cluster）：可以同時處理分類變數和連續變數，能自動識別最佳的類別數，結果比較穩定。如果只對連續變數進行聚類，描述記錄之間的距離性時可以使用歐氏（Euclidean）距離，也可以使用對數似然值（Log-likelihood），如果使用前者，則該方法和傳統的聚類方法並無太大區別；但是若進行聚類的還有離散變數，那麼就只能使用對數似然值來表述記錄間的差異性。
當聚類指標為有序類別變數時，Two-Step Cluster出來的分類結果沒有K-means cluster的明晰，這是因為K-means演算法假定聚類指標變數為連續變數。
3.聚類分析的步驟①確定研究目的：研究問題關注點有哪些、是否有先驗分類數…
②問卷編制：態度語句李克特專案、有序類別…
④聚類分析：聚類分析方法選擇、資料標準化方法、聚類類別數確定…
⑤結果檢驗：類別間差異分析、是否符合常理…
⑥聚類結果解釋：類別的命名、類別間的差異、結合定性資料解釋…
4樓：柴旭峰
需要蒐集使用者的哪些特徵？
答：哪些特徵要根據你的業務目標，雖然聚類是無監督學習，但任何挖掘都有背後的業務背景，根據業務背景挑選變數。
需要多少樣本量？
理論上聚類的樣本越大越好。
5樓：郝智恒
從統計學習的角度來看，聚類分析是一種無監督的學習過程。通過使用者的某種距離之間的遠近來確定哪些使用者被聚為一類。距離，不僅僅包括了常見的歐幾里得距離，還有馬氏距離，甚至夾角的余弦也能表示距離。
距離很大程度上是做分析的人本身來定義的。因此，對於第乙個問題，需要收集什麼特徵，這需要具體問題具體分析。需要樣本量，你有多少使用者做聚類就是多少。
聚類本身不需要估計引數，因此考慮樣本量是沒有意義的。但是對於用以聚類的距離，可能需要進行某些估計，但這就是另外乙個問題了。
6樓：MrSD
所謂聚類分析，其實是根據不同類別之間的親疏關係來進行歸類（親疏關係用距離來衡量。n多距離可以選做參考）。所以是定量的方法。
哪些特徵？
這個就不是方法能決定的，而是問題所決定的。比如對不同班級的學生成績做聚類。那收集不同班級的各科成績當然就是好的特徵，收集他們的身高，就不是很必要了（當然，你也可以認為成績和身高有關係。。
）樣本量這個，，功夫不到家啊，我還沒學，回頭查查資料，看能不能補上這一塊。
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