A hierarchical clustering using War

A hierarchical clustering using Ward’s method was performed with inspection of the dissimilarity plot and dendrogram, which showed that a five cluster solution would be optimal. After having
identified the groups, the consumers were segmented by the kmeans clustering method. This method divides consumers into K clusters so that the within-cluster sum of squares is minimized. The chosen number of clusters showed interaction between the clusters with regard to liking, similarity of sensory characteristics liked by consumers within each cluster, and differences in demographics and attitudes between clusters. The results were then viewed with PCA

Kết quả (Việt) 1:

Một cụm phân cấp bằng cách sử dụng phương pháp của Phường được thực hiện với kiểm tra của dissimilarity âm mưu và dendrogram, mà cho thấy rằng một giải pháp năm cụm sẽ được tối ưu. Sau khi cóxác định các nhóm, người tiêu dùng được phân đoạn bởi kmeans cụm phương pháp. Phương pháp này phân chia người tiêu dùng thành K cụm để tổng hợp trong cụm hình vuông được tối thiểu hoá. Số cụm, được lựa chọn cho thấy sự tương tác giữa các cụm đối với thích, nét tương đồng về cảm giác đặc điểm thích của người tiêu dùng trong mỗi cụm, và sự khác biệt trong số liệu dân số và Thái độ giữa cụm. Các kết quả sau đó đã được xem với PCA

Kết quả (Việt) 2:

Một cụm phân cấp sử dụng phương pháp phường được biểu diễn với sự kiểm tra của cốt truyện không giống nhau và dendrogram, điều đó cho thấy rằng một giải pháp năm cụm sẽ được tối ưu. Sau khi đã
xác định các nhóm, người tiêu dùng đã được phân chia theo các phương pháp kmeans clustering. Phương pháp này chia người tiêu dùng thành các cụm K để tổng trong cluster của hình vuông được giảm thiểu. Các con số được chọn cụm đã cho thấy sự tương tác giữa các nhóm đối theo ý thích, giống nhau của các đặc tính cảm thích của người tiêu dùng trong mỗi cụm, và sự khác biệt về nhân khẩu học và thái độ giữa các cụm với. Các kết quả sau đó được xem bằng PCA