聚类分析（K-Means聚类）
方法简介：聚类分析是一种无监督学习方法，将样本按相似性自动分组。chatspss使用K-Means算法，根据多个变量将样本分为K个聚类，每个聚类内的样本相似度高，聚类间差异大。
适用场景
- 客户细分：根据消费行为、人口特征将客户分为不同群体
- 市场分群：识别不同的市场细分
- 用户画像：构建典型用户类型
- 行为模式识别：发现数据中的隐藏模式
聚类数量的选择
聚类数量(K)需要根据业务需求和数据特征确定：
- K=2-3：适合简单的分类场景
- K=4-5：适合更细致的分群
- 可以尝试不同K值，选择解释性最好的方案
使用 chatspss 进行聚类分析
"对客户进行聚类分析，依据满意度、忠诚度、价格敏感度，分为3类"
"根据消费特征将用户分为4个群体"
结果解读
chatspss会生成两个表格：
- 聚类汇总表：各聚类的样本量和百分比
- 差异对比表：各聚类在所有变量上的均值±标准差，以及F检验结果
聚类结果会自动保存为数据中的新列（如"Cluster_K3"），方便后续分析。
相关方法
方差分析 |
描述统计 |
单因素分析
立即使用 chatspss 进行聚类分析