簇内离差平方和(WCSS)衡量聚类紧密性,计算每个样本到所属簇质心的距离平方和,理想的聚类是样本尽可能靠近质心使得离差平方和最小,随着k值增大,簇内离差平方和持续减少,当簇内离差平方和变化过程中,出现一个拐点即肘点,下降率突然变缓慢,即认为此拐点是最佳的k值。 4. kmeans聚类应用场景 异常识别,客户分群 对于...
1 数据分析步骤 1、导入必要的库2、了解数据3、数据可视化4、使用k-means 进行聚类分析 2 数据观察与预处理 引入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport seaborn as snsplt.style.use('fivethirtyeight')from sklearn.cluster import KMeansimport ...
随着聚类数k的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会逐渐提高,那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且,当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋...
通过降维,将三维立体图降维为平面图,上图6个不同颜色代表6个不同的人群,因为K-Means是无监督学习,主要负责把特征比较明显的用户归为一类,具体每一类分别代表什么群体,需要我们自己进行分析,下面会有讲述。 3.3评估聚类结果 from sklearn import metrics score = metrics.silhouette_score(df1,tsne_df.loc[:,'label...
聚类分析:使用K-means算法或层次聚类算法进行聚类分析,将客户划分为不同的群体; 三、数据分析步骤 1.数据源 数据来自kaggle:https://www.kaggle.com/datasets/govindkrishnadas/segment/data 2.数据清洗 导入库 #导入所需库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib ...
数据分析——结论 经过预处理分析,k-means聚类分析,最终基本实现了分析的目的,较为成功的对某移动电话客户进行了细分,初步了解了各类型用户的手机话费消费习惯,对日后经营有一定的指导意义。 该移动营运商,可参考不同类型用户群体的手机话费消费习惯提出有针对性的话费服务,使经营目标达到最优。
2、KMeans聚类分析 这里选择收入和积分两个维度用于顾客聚类的依据。首先收入和积分之间的散点图。 plt.scatter(df['Income'],df['Score']) 可以看到数据分布还是比较有规律的,仅凭肉眼观察,似乎能凭感觉将数据分为5类,那么我们的直觉是否准确呢。下面通过KMeans进行测试。
kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变化(收敛了),或执行了足够多的迭代 时间复杂度:O(I*n*k*m) 空间复杂度:O(n*m) ...
kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。
K—means聚类算法在客户细分中的应用