聚类分析论文英文原文

聚类分析论文英文原文

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英语翻译聚类分析，用英文怎么说

你好！
可翻译为 Cluster analysis 或 clustering。
Cluster analysis （clustering）is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group (called a cluster) are more similar (in some sense or another) to each other than to those in other groups (clusters).
聚类分析是对于统计数据分析的一门技术，目标就是在相似的基础上收集数据来分类，将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
以上仅供参考！

论文阅读“Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training”

引用格式：Xu J, Ren Y, Li G, et al. Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training[J]. arXiv preprint arXiv:2007.13067, 2020.

通过利用来自多视图的信息，多视图聚类最近引起了越来越多的关注。但是，现有的多视图聚类方法要么具有较高的计算和空间复杂性，要​​么缺乏表示能力。为了解决这些问题，我们在本文中提出了带有协作训练（DEMVC）的深度嵌入式多视图聚类。首先，深度自动编码器分别学习多个视图的嵌入表示。然后，考虑了多方意见的共识和互补，提出了一种新颖的协作训练方案。具体来说，所有视图的特征表示和聚类分配都是通过协作学习的。进一步开发了用于聚类中心初始化的新一致性策略，以通过协作训练来改善多视图聚类性能。在多个流行的多视图数据集上的实验结果表明，DEMVC与最新方法相比有了显着改进。

论文的关注点在于：使用协同训练机制来对不同视图的表示和聚类分配进行协作学习（轮流使用不同视图的信息）。

DEMVC包含 个encoders和其对应的 个decoders（这里构成了深度自编码器对多个视图的嵌入表示），除此之外，还有对应 个视图的 个聚类层。简单图示如下：

对于多视图信息的引用则是在不同轮迭代中选取参照视图。上图显示第一视图作为参考视图，如实线所示。 虚线表示相应的 不参与本轮计算。 引用的参照视图将依次更改以便学习不同视图中的补充信息。

数据集的定义： 代表当前视图 的维度为 ，并且在此数据集中含有 个 样本。 为该数据集的视图个数，表示每个对象有 个子样本需要聚类。对于每个视图 ，定义 和 分别为编码器和解码器。 和 为可训练的参数。
因此网络模型的编码部分可以形式化为如下的内容：

为了更好的说明KL散度对聚类的影响，作者甚至还给出了2聚类的相关示意图。

为了避免多视图间的互补信息被忽略，作者采用了让每个视图分别成为参照视图来引导整个框架学习适合聚类的特征。将其称为multi-view collaborative training。因此我们定义 为当前参考视图的辅助目标分布，并且这个辅助目标分布在数据的多个视图之间共享。对于视图 的clustering loss则改变为如下：

关于这个参照视图的作用及解释，作者给出了如下的说法：

大概意思是对不同view的坐标参照系进行了对齐，使得可以捕获更多的互补信息。
综合上述表示，DEMVC的total loss如下：

这么做作者既保留了来自不同视图的local structure，也使用参照视图的方法捕获了来自不同视图的互补信息。

作者考虑为多个视图设置相同的类簇，以更好地遵循共识原则。这样，多个视图就不会仅限其自己的群集中心，更易于接受所引用视图的指导。因此在初始化聚类中心的时候引入了首选的参考视图 ，使用k-menas初始化：

值得注意的是，这种相同簇中心的初始化只在初始化阶段。在fine-tuning阶段，簇中心则是在多视图协同训练过程中同步更新，并且只有当前的参考视图是共享的，而每个视图出来的soft label是不同的。

这个思想和我们约束聚类的方式很像，只不过使用了trick用于深度模型。值得借鉴。

聚类分析在企业网络营销中的应用论文

聚类分析在企业网络营销中的应用论文

论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。

论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系

0前言

现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。

1聚类分析

聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。

2聚类分析应用于企业客户资源管理

现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。

那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行：

第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示；

从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展；

第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；

第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们；

第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。

3小结

总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。

聚类分析的意义是什么

1、与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。

2、聚类分析除了独立的统计功能外，还有一个辅助功能，就是和其他统计方法配合，对数据进行预处理。

例如，当总体不清楚时，可对原始数据进行聚类，根据聚类后相似的数据，各自建立回归分析，分析的效果会更好。同时如果聚类不是根据个案，而是对变量先进行聚类，聚类的结果，可以在每一类推出一个最有代表性的变量，从而减少了进入回归方程的变量数。

3、聚类分析是研究按一定特征，对研究对象进行分类的多元统计方法，它并不关心特征及变量间的因果关系。分类的结果，应使类别间个体差异大，而同类的个体差异相对要小。

扩展资料：

聚类效果的检验：

一、聚类分析后得到的每个类别是否可以进行有效的命名，每个类别的特征情况是否符合现实意义，如果研究者可以结合专业知识对每个聚类类别进行命名，即说明聚类效果良好，如果聚类类别无法进行命名，则需要考虑重新进行聚类分析。

二、使用判别分析方法进行判断，将SPSS生成的聚类类别变量作为因变量(Y)，而将聚类变量作为自变量(X)进行判别分析，判别分析具体分析聚类变量与类别之间投影关系情况，如果研究人员对聚类分析效果非常在乎，可以使用判别分析进行分析。

三、聚类分析方法的详细过程说明，描述清楚聚类分析的科学使用过程，科学的聚类分析方法使用即是良好结果的前提保障。

是、聚类分析后每个类别样本数量是否均匀，如果聚类结果显示为三个类别，有一个类别样本量非常少，比如低于30，此时很可能说明聚类效果较差。针对聚类效果的判断，研究者主要是结合专业知识判断，即聚类类别是否可以进行有效命名。

参考资料来源：百度百科—聚类分析