1、KMeans算法 KMeans聚类是根据相似度将样本划分为不同类别的算法。一般通过欧式距离判断样本相似度,KMeans聚类时需先确定常数K(最终的聚类类别数),并随机选定初始点为质心,通过计算每个样本与质心之间的欧式距离,将样本点归到距离最近的类中,再重新计算每个类新的质心(类中心),划分样本类别,重复这样的过程,直到质...
所以越接近1,代表该数据的聚类效果越好。 也就是说,我们可以尝试不同的簇的数量,然后计算轮廓系数,选择轮廓系数好的簇的数量作为k-means算法的参数。 这里我们给出簇的数量是2时,如何计算轮廓系数 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsclusterer=KMeans(n_clusters=2,random_state=0).fit(reduced...
通过了解不同类型的客户,银行可以更好地满足他们的需求,提高客户满意度,并最终增加收入。机器学习技术,特别是聚类算法,为这种分类提供了强大的工具。K-Means聚类是一种无监督学习方法,用于将数据集划分为K个集群。在银行客户分类的场景中,每个客户都会被分配到一个集群中,具有相似的特征和行为。这些集群可以代表不同...
接下来,我们将应用 K-means 算法对银行客户数据进行聚类,并将聚类结果可视化。 # 使用 K-means 聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)kmeans.fit(df_scaled)# 获取聚类标签labels=kmeans.labels_# 将聚类标签添加到原始数据框中df['Cluster']=labels# 可视化结果(选择两个特征进行可视化)plt.figure...
机器学习(二十一):基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测 机器学习(二十二):基于逻辑回归(Logistic Regression)对股票客户流失预测分析 1、Kmeans原理 K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中,使得同一簇内的样本点相似度较高...
from sklearn.cluster import KMeans # 将聚类结果添加到原始数据中 data['Cluster'] = labels 0 13015181676 55.86 1 0 1 13019108165 0.00 2 0 2 13020140119 95.76 2 0 3 13022508850 48.86 1 0 4 13026161372 268.00 1 0 # 计算RFM得分 rfm_table['R'] = rfm_table['Recency'].apply(rfm_score, ...
改进k-means算法在电信CRM客户分类中的应用
用于客户分类的K—means算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
行为细分：按购买历史记录细分，按应用程序、网站或者购买平台上的活动细分。库存分类：按照销售活动分组存货（准备库存）。传感器测量：检测运动传感器中的活动类型，并分组图像。检测机器人或异常：从机器人中分离出有效地活动组。k - means聚类算法 步骤1:选择集群的数量K。步骤2:随机选择K个点，作为质心。(不一定...
K-means 算法是数据挖掘最经典的聚类算法,也是客户细分经常使用的方法.算法的基本思想是根据样本之间的距离分类.先指定所需分类类别K类,随机生成K个聚类中心,将各个样本分到离聚类中心最近的一类,通过不断迭代更新聚类中心,达到最优分类效果.算法采用误差平方和准则函数SSE 作为聚类准则函数.K-means 算法的缺点是对初...