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...
让我们构建一个 K-means 聚类模型,并将其拟合到数据集中的所有变量上,我们用肘部图可视化聚类模型的性能,它会告诉我们在构建模型时使用的「最佳聚类数」。 SSE=[] forclusterinrange(1,10): kmeans=KMeans(n_jobs=-1,n_clusters=cluster,init='k-means++') kmeans.fit(newdf) SSE.append(kmeans.inertia...
本文将通过Kmeans聚类方法，探讨一个客户细分案例。一、客户分群与聚类1. 分群的意义与目的分群是将消费者按照一定规则划分为若干个小群体，每个群体具有独特的特征，群体内部特征相似，群体之间差异明显。2. 分群的重要性提高销售效率和绩效，减少不必要的营销经费和促销花费，提升消费者对品牌的忠诚度，提...
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 ...
聚类分析：1）层次聚类：可得到比较理想的分类，容易解释，但是难以处理大量样本 2）K均值聚类：可处理样本量大的数据，但不能提供类相似度信息，不能交互决定聚类的个数。3）两步法聚类：先用K均值聚类，然后使用层次方法 二、基于凝聚的聚类（系统聚类）层次聚类也称系统聚类，基于凝聚的聚类。计算数据...
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。
3.分析方法 样本量较大,采用K-means聚类,其算法原理如下: 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。
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 ...
Notebook 客户细分 —— k-means 聚类分析 目录收起 数据分析步骤 1、导入库 PS:如果加载plotly出错请先安装"notebook" 和"ipywidgets" 包,安装方法请参考以下链接的内容,这里不再重复 若遇到如下图片无法查看的问题(浏览器不支持有时也会显示空白),请换浏览器查看,建议用谷歌浏览器 ...
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。