2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-ser...
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(...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
文档向量模型(Vector Space Model):向量。向量的属性为用《Kmeans聚类之特征词选择DF》中的特征词选择方法选定的特征词。整个文档集合的VSM模型实际上是以矩阵的格式保存的。矩阵的每一行,代表一篇文章,是一个文档向量。TF-IDF模型有很多权重计算模式:(注意:以下截图来自于计算所王斌老师的课件《现代信息检索》)在...
本文将介绍k-means聚类算法的建模步骤。 1. 确定聚类的个数k 在使用k-means算法之前,首先需要确定聚类的个数k。聚类的个数k决定了样本数据被划分为多少个类别。根据实际问题和需求,可以通过经验或者使用一些评估指标(如轮廓系数、肘部法则)来确定最优的聚类个数。 2. 随机选择k个初始聚类中心 在k-means算法中,...
为了用 KMeans 建立我们的聚类模型,我们需要对数据集中的数字特征进行缩放/归一化(scale/normalize)。 在上面的代码中,我用 MinMaxScaler 把每个特征缩放到给定范围来转换特征。然后是 PCA,主要用于减少大型数据集的维数。 我在这个数据集中用到了PCA,只是为了举例说明如何在实际应用中使用这个方法。
数据建模:使用k-means算法进行数据建模; 后续分析:聚类模型的特征描述分析,基于业务问题,进一步分析。 1. 读取数据 2. 特征选取 3. 标准化 4. k值选择 5. 模型建立 6. 聚类分析,对每一聚类进行进一步分析和描述 根据描述分析,生成poi聚类结果画像,利用聚类,对人群/商品/行为标签进行精细划分,作为进一步商业决策...
K-Means聚类 K均值聚类是一种动态聚类法,为了改进之前的算法在样品个数很大时内存和时间都消耗极大的缺点;即一种动态聚类法,先粗略分一下类,然后按照某种最优原则进行修正,直到分类比较合理为止; 思想: 先假定样本可分为C类,选定C个初始聚类中心,然后根据最小距离原则将每个样本分配到某一类中,之...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
1,原型聚类:K-means 2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 3,其他聚类形式 三、code:K-means 一、聚类概述: 在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。 聚类的一个重要应用是用户的分组与归类。