今天这篇文章将给大家介绍使用K-Means聚类分析广告效果案例。 01、项目背景 业务场景: 假如你们公司投放广告的渠道很多,每个渠道的客户性质也可能不同,比如在优酷视频投广告和今日头条投放广告,效果可能会有差异。 现在需要对广告效果分析实现有针对性的广告效果测量和优化工作。 本案例,通过各类广告渠道90天内额日均UV...
# 通过平均轮廓系数检验得到最佳KMeans聚类模型 score_list = list() #建立列表存储每个K下模型的平均轮廓系数silhouette_int = -1 #初始化的平均轮廓系数阈值 for n_clusters in range(2,8): #遍历2到8有限个组 model_kmeans = KMeans(n_clusters = n_clusters) #建立聚类模型对象 labels_tmp = model_...
建立模型 # 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forn_clustersinrange(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 = model_kmeans...
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。 作为结果,数据被...
建立模型 查看每个聚类下样本占比 计算每个聚类的显著特征值 数据分析结论 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 本篇是学习《python数据分析与挖掘实战》之后的的练习,书中对挖掘建模方法介绍比较详细,个人认为k-means是数据挖掘的必备知识,在研读实践书籍中的案例之后,找数据模仿练习,加深理解...
三、聚类模型的原理和方法 聚类(无监督) 分类(有监督,已经知道事务类别) 3.2 聚类效果评价标准(聚成几个类比较合适) 层次聚类(hierarchical clustering) 是一种很直观的算法,一层一层地进行,把小的cluster 逐步聚拢(agglomerative clustering)),也可以将大的cluster逐步分割(divisive cluster)。逐步...
K-Means聚类 聚类分析介绍 关键词:没有先验知识、亲密程度、相似性个体、自动分类; 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; ...
k均值(k-means)算法是一种迭代求解的聚类分析算法,所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高,其中每个子集叫做一个簇。
仅仅只是从客户消费金额来分析客户是否流失,有时可能会成为曲解客户的行为。那如何实现对用户的精细化运营,达到最有效的客户召回方式呢?本文详细解析了使用RFM模型和K-means聚类实现更有效的客户分层,感兴趣的童鞋快来看看吧。 01 业务背景 不同的客户具有不同的客户价值,采取有效的方法对客户进行分类,发现客户的内在...
K-means聚类 密度聚类 层次聚类 回到顶部 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习(无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类)。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类...