As spatial features,California Housing's'Latitude'and'Longitude'make natural candidates for k-means clustering. In this example we'll cluster these with'MedInc'(median income) to create economic segments in different regions of California 此处所用数据集为housing.csv importpandasaspdimportmatplotlib.pyp...
在本文中,我将演示如何使用 K-Means聚类算法,根据商城数据集(数据链接)中的收入和支出得分对客户进行细分的。 商场客户细分的聚类模型(Clustering Model) 目标:根据客户收入和支出分数,创建客户档案 指导方针: 1. 数据准备、清理和整理 2. 探索性数据分析 3. 开发聚类模型 数据描述 : 1.CustomerID :每个客户的唯...
2.2 Kmeans聚类 这里选择聚类的数量为15,然后将生成的数据,添加到原数据的‘label’字段 kmeans=KMeans(n_clusters=15,random_state=2,n_init=10).fit(loc_df) loc_df['label']=kmeans.labels_ print(loc_df.head()) 1. 2. 3. –> 输出的结果为:(数据量有点大,所...
import pandas as pd import numpy as npdf = pd.read_csv('/kaggle/input/mall-customers/Mall_Customers.csv') df.info() #checking data types and total null values 数据框摘要图 从输出结果中,我们可以看到数据框中有 5 列和 200 行,数据中没有空值。 让我们检查一下数据框中是否有任何重复的行。
在本文中,我将演示如何使用 K-Means 聚类算法,根据商城数据集(数据链接)中的收入和支出得分对客户进行细分的。 商场客户细分的聚类模型(Clustering Model) 目标:根据客户收入和支出分数,创建客户档案 指导方针: 1. 数据准备、清理和整理 2. 探索性数据分析 ...
Discover how K-Means clustering works, its applications, and implementation steps. Learn to group data points efficiently for insights and pattern recognition.
机器学习系列:(六)K-Means聚类 K-Means聚类 前面几章我们介绍了监督学习,包括从带标签的数据中学习的回归和分类算法。本章,我们讨论无监督学习算法,聚类(clustering)。聚类是用于找出不带标签数据的相似性的算法。我们将介绍K-Means聚类思想,解决一个图像压缩问题,然后对算法的效果进行评估。最后,我们把聚类和分类...
K-Means Clustering Real-World Example In these examples, we will useMall Customer Segmentationdata from Kaggle and apply the K-Means algorithm. We will also find the optimum number ofK(clusters) using the Elbow method and visualize the clusters. ...
k-means k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对...
(Banoula, 2024) Before using the K-Means clustering algorithm, the data set values should be scaled in order to provide the most accurate model. Once the data has been scaled, then I will choose a k-value based upon visual inspection of the plot....