聚类浏览器

聚类模型通常用于根据所检查变量查找具有类似记录的组（聚类），其中同组成员间的相似性高而不同组成员间的相似性低。结果可用于识别原本不明显的关联。例如，通过对客户偏好、收入水平和购物习惯的聚类分析，可以识别出对某种市场营销活动更可能做出反应的客户类型。

有两种方法可以解释聚类显示中的结果：

• 检查聚类以确定该聚类的唯一特征。是否有一个聚类包含所有高收入借款人？此聚类是否包含比其他聚类更多的记录？
• 检查各聚类上的字段以确定值在聚类间的分布情况。个人的教育水平是否决定其在聚类中的成员资格？高信用评分是否在一个聚类或另一个聚类的成员资格之间加以区分？

使用“聚类浏览器”中的主视图和各个链接视图，可以清楚回答这些问题。

谁使用聚类？

聚类技术用途广泛，包括：

• 市场分段。在客户库中识别不同的组，允许对销售工作精确定位。
• 产品捆绑。识别可能对特定客户类型有吸引力的产品组。
• 形式分类。对各组（如植物或动物）进行形式分类。
• 医疗诊断。使用生物模式揭露规则以识别或诊断医学障碍。

可在 IBM® SPSS® Modeler 中生成以下聚类模型块：

• Kohonen 网络模型块
• K-平均值模型块
• 二阶聚类模型块

要查看有关聚类模型块的信息，右键单击模型节点并从上下文菜单中选择浏览（或选择流中节点的编辑）。或者，如果您正使用“自动聚类”建模节点，双击“自动聚类”模型块中的所需聚类模型块。有关更多信息，请参阅自动聚类节点主题。