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2、聚类分析的常见应用场景不包括:() A. 发现关联购买行为 B. 目标用户的群体分类 C. 不同产品的价值组合 D. 探测发现离群点和异常值

时间2024-06-24 11:08:50 提问来自 江西省南昌市 的网友 分类创作 浏览109
**聚类分析的常见应用场景不包括选项C:“不同产品的价值组合”。** 聚类分析是一种无监督学习的技术,目的是将数据对象根据相似性分组,形成多个簇,使得同一簇内的数据对象尽可能相似,而不同簇的数据对象尽可能不相似。接下来,将详细解释每个选项与聚类分析的关系,并找出哪个选项不属于聚类分析的常见应用场景。 1. **发现关联购买行为(选项A)**:聚类分析可以用于发现数据库中的关联购买行为,即经常被一起购买的商品组合。通过将购物车数据进行聚类分析,我们能够识别出哪些商品之间存在较强的关联性,从而为库存管理和营销策略提供依据。因此,选项A是聚类分析的一个常见应用场景。 2. **目标用户的群体分类(选项B)**:在市场细分和用户画像构建中,聚类分析可以对目标用户进行群体分类。根据用户的地理位置、消费习惯、偏好等特征,将用户分成不同的群体,以便更加精准地进行个性化推荐和服务。选项B同样是聚类分析常见的应用场景之一。 3. **不同产品的价值组合(选项C)**:这个选项表述可能让人困惑。通常而言,“不同产品的价值组合”更多关注的是产品组合的管理和优化,这通常是通过关联规则学习或序列模式挖掘来实现,而非聚类分析。聚类分析关注点在于根据相似性将实体分组,并不直接涉及产品价值组合的概念。故此选项C不属于聚类分析的常见应用场景。 4. **探测发现离群点和异常值(选项D)**:聚类算法通常也能用于探测和发现数据集中的离群点和异常值。在某些聚类算法如DBSCAN中,那些不能被归入任何簇的数据点会被标记为噪声或异常点,这在诸如欺诈检测、故障诊断等领域有着广泛应用。因此,选项D也是聚类分析的一个重要应用场景。 总而言之,通过排除法可以确定,选项C:“不同产品的价值组合”,是其中不属于聚类分析常见应用场景的选项。聚类分析在多个领域都有广泛的应用,但其主要聚焦于根据特征将数据对象分组归类。

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