TwoStep-AS 클러스터 노드

TwoStep 군집은 명확하지 않은 데이터 세트 내의 자연 그룹 (또는 군집) 을 표시하도록 디자인된 탐색 도구입니다. 이 프로시저에서 사용되는 알고리즘에는 기존의 클러스터링 기술과 구별되는 여러 가지 바람직한 기능이 있습니다.

• 범주형 및 연속형 변수 처리. 변수가 독립적이라고 가정하여 범주형 및 연속형 변수에 결합 다항 정규 분포를 배치할 수 있습니다.
• 군집 수 자동 선택. 다른 군집 솔루션에서 모델 선택 기준의 값을 비교하여 프로시저가 최적 군집 수를 자동으로 판별할 수 있습니다.
• 확장성, TwoStep 알고리즘은 레코드를 요약하는 군집 기능 (CF) 트리를 구성하여 대형 데이터 파일을 분석할 수 있습니다.

예를 들어, 소매 및 소비재 회사는 정기적으로 고객의 구매 습관, 성별, 연령, 수입 레벨 및 기타 속성을 설명하는 정보에 클러스터링 기술을 적용합니다. 이들 회사는 판매를 늘리고 브랜드 충성도를 높이기 위해 각 소비자 그룹에 맞게 마케팅 및 제품 개발 전략을 조정합니다.