Кластерный анализ

Кластерный анализ

Кластерный анализ предназначен для классификации переменных. В данном исследовании он применён для понимания поведения потребителей. То есть, с помощью кластерного анализа были идентифицированы однородные группы потребителей.

Потребители были разделены на группы в зависимости от значимости тех или иных критериев при выборе питьевого йогурта.

При проведении кластерного анализа были отобраны данные респондентов, которые покупали питьевой йогурт.

На первоначальном этапе единственным значимым для нам итогом была таблица Average Linkage(Between Groups), представленная на рис.1. На основании этой таблицы мы определили оптимальное число кластеров.

Шаги агломерации
Этап	Кластер объединен с		Коэффициенты	Этап первого появления кластера			Следующий этап
	Кластер 1	Кластер 2		Кластер 1	Кластер 2
1	195	204	,000	0	0	178
2	194	203	,000	0	0	131
3	192	202	,000	0	0	47
4	191	201	,000	0	0	17
5	190	200	,000	0	0	68
6	189	199	,000	0	0	39
7	115	125	,000	0	0	16
8	120	129	1,180	0	0	11
9	121	122	1,643	0	0	11
10	28	95	1,697	0	0	27
11	120	121	2,296	8	9	16
12	106	111	2,747	0	0	42
13	45	135	3,007	0	0	136
14	60	79	3,288	0	0	102
15	61	197	3,320	0	0	41
16	115	120	3,668	7	11	38
17	63	191	3,894	0	4	37
18	84	143	3,906	0	0	111
19	15	43	3,948	0	0	56
20	59	133	3,994	0	0	30
21	53	112	4,140	0	0	92
22	32	136	4,193	0	0	29
23	62	165	4,289	0	0	48
24	108	164	4,438	0	0	57
25	56	88	4,444	0	0	57
26	140	155	4,528	0	0	49
27	28	145	4,582	10	0	43
28	66	130	4,651	0	0	50
29	32	117	4,720	22	0	44
30	59	173	4,736	20	0	67
31	27	94	4,826	0	0	129
32	109	168	4,917	0	0	108
33	75	132	4,950	0	0	51
34	93	142	4,999	0	0	71
35	46	107	5,011	0	0	80
36	81	150	5,065	0	0	103
37	63	104	5,097	17	0	46
38	115	119	5,121	16	0	92
39	78	189	5,172	0	6	74
40	7	105	5,179	0	0	85
41	49	61	5,197	0	15	95
42	106	127	5,257	12	0	76
43	28	123	5,281	27	0	73
44	32	114	5,432	29	0	96
45	10	39	5,588	0	0	55
46	63	87	5,605	37	0	91
47	67	192	5,612	0	3	78
48	62	126	5,668	23	0	95
49	140	146	5,767	26	0	116
50	24	66	5,773	0	28	85
51	64	75	5,815	0	33	67
52	3	162	5,921	0	0	89
53	90	118	5,990	0	0	147
54	2	101	6,211	0	0	126
55	10	176	6,220	45	0	128
56	15	98	6,252	19	0	87
57	56	108	6,280	25	24	89
58	80	82	6,353	0	0	146
59	55	154	6,403	0	0	97
60	31	69	6,530	0	0	144
61	52	73	6,564	0	0	83
62	5	131	6,592	0	0	102
63	74	172	6,608	0	0	132
64	25	50	6,656	0	0	148
65	110	152	6,698	0	0	88
66	54	77	6,768	0	0	158
67	59	64	6,937	30	51	116
68	97	190	6,980	0	5	124
69	71	147	7,006	0	0	159
70	179	180	7,064	0	0	105
71	22	93	7,087	0	34	141
72	100	141	7,141	0	0	143
73	28	166	7,194	43	0	80
74	20	78	7,196	0	39	117
75	151	196	7,199	0	0	121
76	44	106	7,260	0	42	97
77	103	193	7,322	0	0	156
78	13	67	7,341	0	47	101
79	72	89	7,691	0	0	110
80	28	46	7,803	73	35	123
81	99	124	7,827	0	0	170
82	163	181	7,972	0	0	133
83	52	134	7,989	61	0	107
84	35	159	8,077	0	0	104
85	7	24	8,119	40	50	96
86	57	183	8,143	0	0	149
87	15	137	8,144	56	0	114
88	102	110	8,216	0	65	127
89	3	56	8,259	52	57	107
90	138	178	8,317	0	0	134
91	51	63	8,344	0	46	100
92	53	115	8,431	21	38	142
93	76	186	8,513	0	0	171
94	1	26	8,583	0	0	140
95	49	62	8,658	41	48	114
96	7	32	8,709	85	44	119
97	44	55	8,806	76	59	141
98	65	185	8,947	0	0	131
99	42	128	9,157	0	0	134
100	51	184	9,232	91	0	108
101	13	161	9,325	78	0	120
102	5	60	9,468	62	14	113
103	23	81	9,521	0	36	123
104	35	41	9,562	84	0	127
105	177	179	9,883	0	70	162
106	14	170	9,947	0	0	113
107	3	52	10,012	89	83	130
108	51	109	10,123	100	32	135
109	33	160	10,349	0	0	133
110	72	91	10,352	79	0	146
111	16	84	10,365	0	18	137
112	144	174	10,423	0	0	130
113	5	14	10,464	102	106	132
114	15	49	10,475	87	95	117
115	19	156	10,671	0	0	153
116	59	140	10,772	67	49	151
117	15	20	10,824	114	74	150
118	116	157	10,894	0	0	152
119	7	158	10,963	96	0	126
120	13	198	10,992	101	0	125
121	11	151	11,103	0	75	139
122	30	40	11,203	0	0	168
123	23	28	11,380	103	80	136
124	96	97	11,497	0	68	135
125	13	68	11,505	120	0	155
126	2	7	11,667	54	119	137
127	35	102	11,778	104	88	145
128	10	38	11,917	55	0	168
129	27	34	12,130	31	0	174
130	3	144	12,186	107	112	149
131	65	194	12,267	98	2	182
132	5	74	12,336	113	63	152
133	33	163	12,469	109	82	166
134	42	138	12,637	99	90	165
135	51	96	12,664	108	124	161
136	23	45	12,721	123	13	150
137	2	16	12,869	126	111	145
138	8	36	12,951	0	0	187
139	9	11	12,986	0	121	179
140	1	18	13,027	94	0	154
141	22	44	13,137	71	97	151
142	53	187	13,193	92	0	147
143	37	100	13,260	0	72	172
144	31	182	13,653	60	0	179
145	2	35	13,755	137	127	148
146	72	80	13,902	110	58	166
147	53	90	14,035	142	53	163
148	2	25	14,195	145	64	160
149	3	57	14,206	130	86	156
150	15	23	14,442	117	136	160
151	22	59	14,583	141	116	169
152	5	116	14,584	132	118	170
153	19	92	15,103	115	0	163
154	1	29	15,131	140	0	162
155	13	188	15,195	125	0	175
156	3	103	15,330	149	77	161
157	167	175	15,521	0	0	174
158	54	148	15,664	66	0	186
159	71	113	15,701	69	0	199
160	2	15	16,204	148	150	167
161	3	51	16,604	156	135	167
162	1	177	16,916	154	105	183
163	19	53	16,952	153	147	169
164	21	153	16,973	0	0	203
165	42	70	17,008	134	0	176
166	33	72	17,233	133	146	175
167	2	3	17,297	160	161	177
168	10	30	17,703	128	122	173
169	19	22	17,708	163	151	182
170	5	99	17,721	152	81	181
171	76	83	17,730	93	0	178
172	37	48	18,039	143	0	193
173	6	10	18,363	0	168	185
174	27	167	19,029	129	157	194
175	13	33	19,348	155	166	180
176	12	42	19,562	0	165	192
177	2	171	19,890	167	0	181
178	76	195	20,167	171	1	194
179	9	31	20,351	139	144	180
180	9	13	20,970	179	175	184
181	2	5	21,343	177	170	185
182	19	65	21,391	169	131	188
183	1	86	21,511	162	0	191
184	9	169	22,646	180	0	191
185	2	6	22,991	181	173	187
186	47	54	23,352	0	158	195
187	2	8	24,085	185	138	189
188	17	19	24,102	0	182	189
189	2	17	24,685	187	188	197
190	4	58	24,910	0	0	193
191	1	9	25,367	183	184	192
192	1	12	25,931	191	176	195
193	4	37	26,890	190	172	196
194	27	76	28,576	174	178	196
195	1	47	28,879	192	186	198
196	4	27	29,427	193	194	197
197	2	4	30,498	189	196	199
198	1	149	30,676	195	0	200
199	2	71	32,803	197	159	200
200	1	2	33,812	198	199	201
201	1	139	45,238	200	0	202
202	1	85	48,040	201	0	203
203	1	21	72,404	202	164	0