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TwoStep-AS 클러스터 노드(SPSS Modeler)
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 04일
이단계 군집은 명확하지 않은 데이터 세트 안에서 자연적 그룹(또는 군집)을 드러내도록 디자인된 탐색 도구입니다. 이 프로시저에 사용되는 알고리즘에는 전형적인 클러스터링 기법과 차별화되는 몇 가지의 바람직한 기능이 있습니다.
- 범주형 및 연속형 변수의 처리. 변수를 독립변수로 가정하여 범주형 변수 및 연속형 변수를 결합 다항 정규 분포로 표시할 수 있습니다.
- 군집 수 자동 선택. 군집 솔루션별로 모델 선택 기준 값을 비교하여, 프로시저가 최적의 군집 수를 자동으로 결정할 수 있습니다.
- 확장성, 이단계 알고리즘은 레코드를 요약하는 군집 기능(CF) 트리를 구성하여 큰 데이터 파일을 분석할 수 있습니다.
예를 들어, 소매 및 소비 제품 회사는 해당 고객의 구매 버릇, 성, 나이, 소득 수준 및 기타 다른 속성을 설명하는 정보에 정기적으로 군집 기법을 적용합니다. 이 회사는 판매를 증가시키고 브랜드 로열티를 구축하기 위해 해당 마케팅 및 제품 개발 전략을 각 고객 그룹에 맞게 조정합니다.