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# 降纬度观察2old.par<-par(mfrow=c(1,2))3k=2# 根据上面的评估 k=2最优4clu<-kmeans(norm.data,k)5mds=cmdscale(dist(norm.data,method="euclidean"))6plot(mds, col=clu$cluster, main='kmeans聚类 k=2', pch=19)7plot(mds, col=iris$Species, main='原始聚类', pch=19)8par(old.par...
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 ...
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。
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，...
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...
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。
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 ...
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。