至此,我们已经完成了K-means聚类模型的建立,并通过轮廓系数确定了最优的聚类簇数目。最后,我们可以使用final_kmeans进行进一步的数据分析或预测。
分析k=5时的结果:聚类结果进行特征分析,绘制客户分群雷达图: kmodel=KMeans(n_clusters=5)kmodel.fit(data)# 简单打印结果r1=pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()# 统计各个类别的数目r2=pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_)# 找出聚类中心# 所有簇中心坐标值中最大值和最小值max=r2.values.max(...
为突破建立近红外光谱模型需要大量实验数据这一瓶颈,实现快速建立烟草近红外光谱预测数学模型,本研究利用k-means聚类分析算法挑选出具有代表性的特征样品光谱,采用偏最小二乘(PLS)回归法建立了烟草6项常规化学指标的近红外光谱模型,并对模型进行了优化及外部验证。结果表明:烟草6项常规化学指标预测模型的相关系数(R)较...
利用models.TfidfModel模型，创建 ‘bow_corpus’的tf-idf模型对象，并将其保存到“tfidf”。对整个语...
下面我们开始构造词袋子模型。在构造词袋子模型之前,我们要说一下,我们词袋子模型的格式map<string,vector<pair<int,int>>>:主键为该词,pair中的第一个int 为文章标号,第二个词为在该文中出现的次数,vector<pair<int,int>>统计的是这个词在那些文章中出现,出现过几次。因为数据量比较大所以词袋子模型map,...
在上一篇博文《Kmeans聚类之特征词选择DF》中我们已经给出了特征词选择的代码,这里我们将给出建立文档向量模型的代码,以及将文档向量模型写成Weka数据格式的代码。关于Weka数据格式等相关内容,请见:教程。首先我们给出写Arff头文件的代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22...
PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据,在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多
机的线损快速计算方法”选取与配电网线损有关的电气指标作为模型的输入;针对指标接近但网架结构和负载特性会影响线损率的情况,本文采用k-means聚类算法对台区进行聚类分析,简化数据处理,对每一类台区进行具体分析;然后搭建果蝇算法优化mrvm(multi classification correlationvector machine,多分类相关向量机)的模型,计算台区...
基于KMeans聚类和优化RVM线损模型建立方法,包括:采集配变台区的供电指标和历史线损数据;使用降噪自编码器构建供电指标处理模型获取与线损相关的供电指标;利用与线损相关的供电指标计算不同网架结构配变台区的线损评价指标并将配变台区分为K组,以各组的中心作为KMeans聚类算法的初始聚类中心;采集配变台区的历史线损原因并...
按照题目给定的3个数据文件,任选一个建立数据流图,要求至少包括记录选项、字段选项、图形结点各一个。任选关联规则Apriori算法、贝叶斯网络、K-Means聚类、决策树C5.0(C4.5)算法、神经网络中的一个进行挖掘,并给出数据流图。(10分)相关知识点: 试题来源: ...