客户管理(用户生命周期):用户生命周期分群,包括潜在客户、响应客户、即得客户、流失客户 客户营销(行为特征):矩阵分析方法 5.客户分群算法 聚类分析: 1)层次聚类:可得到比较理想的分类,容易解释,但是难以处理大量样本 2)K均值聚类:可处理样本量大的数据,但不能提供类相似度信息,不能交互决定聚类的个数。 3)两步...
# 使用k-means聚类## k-means聚类的第一种方式:不进行变量分布的正态转换--用于寻找异常值# 1、查看变量的偏度var=["ATM_POS","TBM","CSC"]# var: variable-变量skew_var={}foriinvar:skew_var[i]=abs(df[i].skew())# .skew() 求该变量的偏度skew=pd.Series(skew_var).sort_values(ascending=...
虽然可以按照RFM模型把客户进行分类,但是这种分类只是确定了客户的聚类,却没有把各类客户之间进行一个量化的价值比较,无法对各种类别的客户群体进行权重的排名,因而对各类客户的RFM各个指标权重进行定义非常必要,需要结合各类指标的权重给各类客户进行综合价值的评分。 The analytic hierarchy process 简称AHP,也称为层次分析...
max_iter: 最大迭代次数(因为kmeans算法的实现需要迭代) tol: 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离,这个参数会在空间和时间之间做权衡,如果是True 会把整个距离矩阵都放到内存中,auto 会默认在数据样本大于featurs*samples 的数量大于12e6 的时候False,False 时核心实现的方...
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类型的客户,从而帮助银行更好地理解他们的客户基础。首先,我们需要收集银行客户的数据。这可能包括客户的基本信息(如年龄、收入和职业)、交易历史(如...
为了实现客户细分,研究者和业界常常采用聚类分析的方法。KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好...
一、K-means聚类步骤: (1)选择k个初始聚类中心 (2)计算每个对象与这k个中心各自的距离,按照最小距离原则分配到最邻近聚类 (3)使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心 (4)重复步骤(2)和(3)直到聚类中心不再变化 (5)结束,得到k个聚类 二、评价聚类的指标: ...
init='k-means++' 其它参数根据具体数据,具体设置。 3)聚类算法结果输出 从上述表格可以看出,分群1占比34%,分群2占比25%,分群3占比10%,分群4占比31%。 6.聚类可视化 1) 客户聚类结果图 通过上图可以看到,黄色高亮得大点是聚类的质心,可以看到算法中的质心并不止一个。
本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点
1、导入必要的库2、了解数据3、数据可视化4、使用k-means 进行聚类分析 2 数据观察与预处理 引入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport seaborn as snsplt.style.use('fivethirtyeight')from sklearn.cluster import KMeansimport plotly as pyimport ...