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...
K-Means 优点在于原理简单,容易实现,聚类效果好,对于大型数据集也是简单高效、时间复杂度、空间复杂度低。 当然,也有一些缺点。需要预先设定 K 值,对最先的 K 个点选取很敏感;对噪声和离群值非常敏感;只用于 numerical 类型数据;不能解决非凸(non-convex)数据。受离群值影响大,最重要是数据集大时结果容易局部...
k-means对初始值的设置很敏感,所以有了k-means++、intelligent k-means、genetic k-means。 k-means对噪声和离群值非常敏感,所以有了k-medoids和k-medians。 k-means只用于numerical类型数据,不适用于categorical类型数据,所以k-modes。 k-means不能解决非凸(non-convex)数据,所以有了kernel k-means。 另外,很...
#Fit to the dataandpredict the cluster assignments to each data pointsfeature = df.iloc[:,3:5]km_clusters = model.fit_predict(feature.values)km_clusters 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...
5、RFM + K-Means 案例应用 6、小结 1、聚类(clustering) 聚类,就是按照某个特定标准(比如"距离准则"),将一个数据集划分为有意义不同的类型或组(簇),使得相似性尽可能大的客户被划分到同一群,同时在不同群间能表现出明显的差异性。 简言之,就是聚类后,同一类数据尽可能聚在一起,不同类的数据尽量分离。
2)Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH(Balanced Iterative Reducingand Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类)主要是在数据量很大的时候使用,而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分,然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化;ROCK(A Hierarchical ClusteringAlgorithm for Ca...
observations rather than the dissimilarity between every pair of observations in the data. Also,k-means clustering creates a single level of clusters, rather than a multilevel hierarchy of clusters. Therefore,k-means clustering is often more suitable than hierarchical clustering for large amounts of...
Unlike hierarchical clustering, k-means clustering operates on actual observations (rather than the larger set of dissimilarity measures), and creates a single level of clusters. The distinctions mean that k-means clustering is often more suitable than hierarchical clustering for large amounts of data...
The elbow method's limitation lies in its subjective nature, lacking automation. Other methods include:The limitations of K-means clustering include:One significant issue is the initialization of cluster centers, which can significantly impact the final results. To address this, the K-...
首先要意识到K-means中是有随机性的，从初始化到收敛结果往往不同。一种看法是强行固定随机性，比如设定sklearn中的random state为固定值。另一种看法是，如果你的K均值结果总在大幅度变化，比如不同簇中的数据量在多次运行中变化很大，那么K均值不适合你的数据，不要试图稳定结果 [2]。我个人倾向于后者的看法，...