# 通过平均轮廓系数检验得到最佳KMeans聚类模型 score_list = list() # 用来存储每个K下模型的平局轮廓系数 silhouette_int = -1 # 初始化的平均轮廓系数阀值 for n_clusters in range(2, 8): # 遍历从2到5几个有限组 model_kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) # 建立聚类模型对象 labels_tmp =...
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数计算模块fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块#Jupyter 魔法函数,可以显示绘图%matplotlibinline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode...
k-means算法(k-平均)无监督机器学习算法,是典型的基于距离的非层次聚类算法,在最小化误差的基础上将数据划分为预定的类数k,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。 练习过程中主要出现的问题: onehot处理比较难理解,查阅官方文档,理解成自己的想法就是,本来不具有统计意义的数值,转化...
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数指标fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块%matplotlib inline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
项目背景 全方位深入探索经典数据集。 1 数据集审查 平均停留时间与访问深度之间的相关性系数较强,需要删掉。这是因为我们的数据分析任务是聚类,聚类算法对共线性数据比较敏感。 ...
通过轮廓系数确定最佳K值，构建K-Means模型，实现广告渠道聚类。模型输出结果可直观展示各聚类的特征，分析每个类别下样本数量、占比与显著特征，为企业提供决策支持。聚类分析结果揭示了不同广告渠道的特性与效能，类别1（39%占比）广告媒体效果质量较低，类别2（35%）综合效果较好但日均UV为短板，类别3（...
某企业由于投放的广告渠道比较多,需要对其做广告效果分析以实现有针对性的广告效果测量和优化工作。跟以应用为目的的案例不同的是,由于本案例是一个分析型案例,该过程的输出其实是不固定的,因此需要跟业务运营方具体沟通需求。以下是在开展研究之前的基本预设条件: ...
通过运用K-Means聚类分析广告效果，本案例针对各类广告渠道的90天内日均UV、平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，成功将渠道分类。此过程旨在找出每类渠道的重点特征，为后续的业务讨论和数据分析提供有力支持。
分群思维(四)基于KMeans聚类的广告效果分析 小P:小H,我手上有各个产品的多维数据,像uv啊、注册率啊等等,这么多数据方便分类吗小H:方便啊,做个聚类就好了小P:那可以分成多少类啊,我也不确定需要分成多少类小H:只要指定大致的范围就可以计算出最佳的簇数,一般不建议过多或过少,2至4是最佳的 导库 代码语言:...