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...
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介...
# 使用K-means对图像进行聚类,并显示聚类压缩后的图像 import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import matplotlib.image as mpimg # 加载图像,并对数据进行规范化 def load_data(filePath): ...
使用K-Means聚类算法对数据进行聚类。每一步代码详细解释 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt # 生成示例数据X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 使用K-Means进行聚类 k...
在使用 K-means 聚类时,确定 K 值是一个重要的问题。K 值表示将数据集分为多少个簇。以下是确定 K 值的一些方法: 1. 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K ...
一、K-means算法主要过程 (1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心; (2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分; (3)再次计算每个聚类中心 (4)聚类中心不再变化或到最大迭代次数,则停止,否则,重复2、3。 二、K-means算法手写公式化表示 三、K-means算法适用范围 适用于
百度试题 题目K-means确定K值可以使用 A.轮廓系数B.肘部法C.F1D.ROC相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别的标签,只是先行设定分类类别的数量,然后通过K...
K-Means 的工作原理 1. 选取 K 个点作为初始的类中心点,这些点一般都是从数据集中随机抽取的; 2. 将每个点分配到最近的类中心点,这样就形成了 K 个类,然后重新...