06、建立KMeans聚类模型 # 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 for n_clusters in range(2, 8): # 遍历从2到5几个有限组 model_kmeans = KMeans(n_cluster
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数计算模块fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块#Jupyter 魔法函数,可以显示绘图%matplotlibinline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode...
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数指标fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块%matplotlib inline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
聚类1(索引值为0):各方面的特征都不明显,换句话说就是效果比较平庸,没有明显的优势或短板。但这些“中庸”的广告媒体却构成了整个广告的主体。聚类2(索引值为1):这类广告媒体在访问深度、平均停留时间、订单转化率以及平均搜索量等流量质量的特征上的表现较好,除了注册转化率较低外,该类渠道各方面比较均衡。更重...
通过运用K-Means聚类分析广告效果，本案例针对各类广告渠道的90天内日均UV、平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，成功将渠道分类。此过程旨在找出每类渠道的重点特征，为后续的业务讨论和数据分析提供有力支持。
中华白海豚02jx 项目:【广告】Python使用K-Means聚类分析广告效果 修改时间:2025/02/24 04:14 在线运行登录/注册 后可以评论 中华白海豚02jx 结论这里不是很明白,2类不是日均uv和平均注册率更高嘛,为啥说访问深度和投放时间更高,其他都低,大佬能帮忙解惑一下嘛,还有其他几个类别也是 2025/02/24 05:13 ...
基于Python的KMeans广告效果聚类分析 聚类算法在机器学习和数据挖掘中占有重要的地位,它们用于自动地将数据分组成有意义的集群。KMeans聚类算法是其中最简单、最常用的一种。通过理解聚类的目的和KMeans算法的工作原理,我们能更好地把握该算法在复杂数据分析任务中的应用。在深入探讨KMeans聚类算法之前,了解其工作原理是...
1. **快速KMeans**:通过提前选择初始簇中心或采用随机抽样,加速收敛。 2. **MiniBatchKMeans**:使用小批量数据进行迭代,减小计算复杂度,适用于大规模数据集。KMeans算法复杂度 时间复杂度通常为O(nki),其中n为数据点数量,k为聚类中心数量,i为迭代次数。实际应用中,加速 ...
在本案例中,我们通过各类广告渠道90天内额日均UV,平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征,将渠道分类,找出每类渠道的重点特征,为加下来的业务讨论和数据分析提供支持。
KMeans聚类前,首先要确定K值,最好业务拍桌子说我要分N类,如果业务没有好办法,那就通过手肘法或者轮廓系数法来“科学”决策吧。 手肘法依据的是SSE最小,理论上只要分组足够的多,就无限逼近组内差距小,相邻各组差距大的状态,但是过多分组也会产生“无效”,而且手肘法我总觉得有点主观。