비즈니스와 소매업

시장 리서치 회사도 클러스터링을 많이 사용한다. 클러스터링 같은 다변량 시스템은 변수가 많이 포함된 설문 조사에서 설문 답변에 따라 관련 소비자를 그룹으로 정리하기에 좋다. 예를 들어 인구, 장소, 이전 구매 습관으로 나눌 수 있다. 이렇게 정의한 클러스터로 마케팅 회사는 신제품을 개발하거나 특정 클러스터를 대상으로 한 제품 테스트를 고민할 수 있다.

클러스터링은 연관 규칙 학습(6장에서 다루었다)과 함께 장바구니 분석에도 사용된다. 일부 경매 사이트는 목록에 정해진 재고 번호가 없기 때문에 클러스터링을 사용한다. 연관 규칙보다는 클러스터링을 실행하여 그룹을 만들고 선호도를 찾는 것이 쉽다.