在企业的管理经营中，会遇到对大体量的互联网用户群体进行分类等问题，涉及到的用户属性信息和行为数据很多，靠直觉和经验无法做出合理的判断，就需要用到聚类的算法。

以下是聚类分析的步骤。

1、聚类变量的选择：

任何事物都有多种特征，在对事物进行分类时，不可能将所有的特征都用在模型中，那样只会得到一个混乱的结果，且会更加降低模型的可解释性。所以，在选择模型输入变量时，首先要明确此次聚类分析的目的。根据所要达成的目标，来筛选输入变量。

2025.5.21 Minitab 22又迎来了重磅更新！此次更新包含新功能和增强功能。

晶圆图

创建结构类型和结构变量。

在变量管理器中创建结构类型，并为结构类型创建结构类型元素，如图 1 。

Python3 + 变量命名规则与约定详解

一、官方命名规则（必须遵守）

1. 合法字符集
变量名只能包含：

钢芯铝绞线（ACSR）是输电系统中最常用的输电线，其安全可靠运行对保障电力安全输送至关重要[1]。然而，受大气中水分、化学气体和盐类介质等因素侵蚀的影响，ACSR在使用过程中容易发生腐蚀。腐蚀会导致钢芯强度降低，造成断股或断线等严重的安全隐患[2-6]。在近海地区，ACSR的腐蚀情况更为严重[7]。目前，对于ACSR腐蚀等级的判定，尚缺乏成熟的经验和标准[8]，主要通过人为观察在役输ACSR外观或图片识别。然而，这些传统方法无法准确区分介于未腐蚀与严重腐蚀之间的钢芯腐蚀情况。因此，对ACSR腐蚀的原位检测具有重要的实际意义。夏开全等[9-12]分析了在役ACSR的腐蚀情况及原因；张建堃等[13-14]通过人工盐雾试验提出了ACSR的初步腐蚀机理；安宁[15]研究了两种人工模拟工况下ACSR的腐蚀因素。上述研究都对ACSR腐蚀原因进行了分析，但由于检测设备体积庞大，不适合现场操作，因此未对在役导线进行原位检测，也未对输电线钢芯腐蚀问题做出探究。MURRAY等[16]先通过ACSR表面检测判别氧化铁沉积物，根据特定波长的反射光强度比率判断输电线钢芯的腐蚀状态，然后基于铁锈（钢芯腐蚀产物）的反射特性，进行室外试验验证，但该研究仅以简单的反射特性作为判别依据。FUSE等[17]使用X射线衍射和傅里叶变换红外光谱确定钢腐蚀产物的主要稳定成分为纤铁矿（γ-FeOOH），当腐蚀产物累积到一定程度时，部分γ-FeOOH会转变为相对稳定的α-FeOOH和Fe3O4[18]。X射线衍射、能谱仪等设备因体积庞大且试验条件苛刻不适合原位检测，拉曼光谱技术因检测时间较长以及微波和毫米波成像技术感应距离短，也不适合原位检测。