Hierarchical clustering은 시장의 구분에서 그룹 고객에게 사용되는 인기있는 방법입니다. 비즈니스가 목표를 더 잘 이해하도록 실질적인 응용 프로그램을 갖춘 이론적 개념을 결합합니다.

Hierarchical 클러스터링 이해

Hierarchical 클러스터링은 데이터 포인트 간의 관계를 설명하는 데 dendrogram이라는 나무 같은 구조를 구축합니다. 그것은 데이터 포인트를 병합하는 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 데이터 포인트와 디바이브를 결합하는 agglomerative. 이 방법은 데이터 내에서 자연 그룹화 식별에 유용합니다.

방법 구현

의향적 클러스터링을 구현하려면 데이터가 준비되고 표준화되어야 합니다. Euclidean 거리와 같은 적절한 거리 메트릭을 선택하면 중요합니다. 이 과정은 클러스터가 병합되거나 분할되는 방법을 결정하기 위해 ward 또는 complete linkage와 같은 링크 criterion을 선택해야합니다.

실제 단계는 다음을 포함합니다:

  • 데이터 수집 및 청소
  • 특징 선택과 정상적인화
  • 거리 매트릭스를 컴파일
  • 클러스터링 알고리즘 적용
  • 세그먼트를 정의하기 위해 dendrogram을 해석

학습 이론 및 연습

계층 클러스터링은 통계 이론에 기반을 둔 반면 데이터 품질 및 계산 자원과 같은 실용적인 고려사항은 효과에 영향을 미칩니다. 클러스터 또는 링크 방법의 수와 같은 매개 변수를 조정하면 결과를 향상시킬 수 있습니다.

실루엣 점수와 같은 메트릭을 통해 세그먼트를 검증하는 것이 중요하며, 비즈니스의 재평가를 시험해 보십시오. 실제 데이터와 이론적인 이해를 결합하면 의미 있는 시장의 세분화를 보장합니다.