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1.客户分群背景介绍-数据挖掘之客户分群实战

时长：16分03秒

2.距离与分层聚类法-数据挖掘之客户分群实战

时长：18分45秒

3.k均值算法-数据挖掘之客户分群实战

时长：14分47秒

4.聚类方法要点-数据挖掘之客户分群实战

时长：23分41秒

5.保险客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战

时长：21分50秒

6.邮轮及制造商客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战

时长：11分16秒
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1.【K-Means类聚】以样本间的距离为基础，将所有的观测划分到K个群体，使得群体和群体之间的距离尽量大，同时群体内部的观测之间的“距离和”最小。其中【K】代表总共要分的类即【K】个群组。【Means】代表在分析方法中要反复计算群体的中心即均值中心。

2.【K-Means类聚】使用的样本间距离定义为【欧式距离】。【误差平方】与【函数的计算公式】如图所示。

3.其意义在于当把一个整体分为K个群组之后，计算每个群组中所有点到该群组中心点的距离，把这些距离分别平方后加总得到该群体的误差平方和。将K个群体的误差平方和相加后的到总体误差平方和。

4.右侧所示图为【收入】与【年龄】的二维分布图。其误差平方和的计算方法为分别计算三个组的组内误差平方和再全部相加，实则为一个目标方法。【K均值】的目标为找到目标分组方法使目标函数最小。

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