数据挖掘案例分析(聚类分析).doc

数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息的技术，而聚类分析是数据挖掘中常用的一种无监督学习方法。在这个具体的案例中，我们分析了全国31个地区的农村居民人均年食品消费量，目的是通过聚类分析将不同的食品消费行为进行分类，以揭示潜在的消费模式。 实验目标是运用聚类分析技术，将全国农村居民的食品消费分为几个具有代表性的类别。实验要求对各个地区的食品消费数据进行处理，这些食品包括粮食、蔬菜及制品、食用油、猪牛羊肉、家禽、蛋类及其制品、水产品、食糖、酒、瓜果和坚果及制品。在数据分析中，选择了按列聚类，即以不同种类的食品作为聚类对象。 实验过程中，采用了单链聚类方法（Single Linkage）和欧氏距离（Euclidean distances）作为相似性度量标准。单链聚类是基于最短连接的算法，即两个类别的距离是它们之间最近的两个元素的距离。欧氏距离则是衡量两个点之间直线距离的标准方式。通过树状图（Dendrogram）和链接距离的图表，我们可以观察到不同食品类别之间的关系和分组情况。 实验结果显示，食品消费被分为三类：第一类包括食用油和蛋类及其制品、家禽和海鲜，以及食糖和坚果，这些食品的消费量相对较少。第二类是肉类、瓜果和酒类，消费量较高。第三类是粮食和蔬菜，其消费量远超其他两类，显示出农村居民的主要食品消费集中在这些基础食品上。 实验中遇到的挑战是，关联规则方法在此数据集上并不理想，可能是因为食品消费数据之间的关联性不明显或复杂。关联规则通常用于找出商品间的购买关联，如“如果消费者买了A，他们也经常买B”。在这种情况下，聚类分析更适合于找出类别之间的结构和模式，而不是明确的因果关系。 实验体会强调了数据选取的重要性，指出合适的数据对于实验结果的准确性和可解释性有着直接影响。通过这个案例，我们了解了如何应用聚类分析解决实际问题，以及如何根据实验结果解读消费模式，这对于理解农村居民的饮食习惯和消费行为提供了有价值的洞见。