聚类分析的路径

当然用这个知识能不能产生价值，产生多大的价值，就要看如何应用了比如是否能够根据这些价格来指导酒店的选址，这个能不能作为附近消费水平分析依据，这就是价值和应用层面的问题你看，数据挖掘其实就是我们从数据中发现知识的过程当然我们发现知识其实可以不走数据挖掘的道路，比如我们常常讲第一性原理。

这些方法广泛应用于优化模型微分方程模型等，如决策模型和图论模型选择何种算法关键在于问题的具体性质，没有绝对的最佳，而是适合与不适合的问题蒙特卡罗算法，作为随机性模拟算法，对于规划问题如选址固定费用和指派问题尤其适用如97年的A题，通过随机选取标定值和容差，结合蒙特卡罗仿真，寻找最优。

3多设施选址基于聚类的方法把相互间距离最近的点组合起来形成群落找出各个群落的重心位置，作为设施的备选地址将各点重新分配给这些位置已知的设施，找出修正之后的各群落新的重心位置重复上述过程，直到重心位置不再有大的变化4其他选址问题中心枢纽问题航空公司小包裹运送服务商通讯系统招人厌恶的设施垃圾。

在收集数据时，企业需要确保数据的真实性和可靠性，避免因为数据质量问题导致调研结果失真 五数据分析 收集到数据后，企业需要对数据进行分析数据分析可以采用描述性统计因子分析聚类分析等多种方法通过分析数据，企业可以了解目标市场的规模竞争格局消费者需求等信息，并找出潜在的市场机会和威胁在数据分析。