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...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
[…]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类,为整数 Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 C K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 sumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵,存储的是每个...
https://github.com/cystanford/kmeans/blob/master/kmeans1.py 如果我们想要分割成 16 个部分,该如何对不同分类设置不同的颜色值呢?这里需要用到 skimage 工具包,它是图像处理工具包。你需要使用 pip install scikit-image 来进行安装。 这段代码可以将聚类标识矩阵转化为不同颜色的矩阵: ...
kmeans.cluster_centers_[:, 0]和kmeans.cluster_centers_[:, 1]分别是聚类中心的第一个和第二个特征值。 c='red':使用红色表示聚类中心。 s=300:设置聚类中心的大小。 plt.show():显示图形。 通过以上步骤,我们生成了一组二维数据,使用K-Means算法对数据进行聚类,评估了聚类效果并可视化了聚类结果。
以下是一些使用K-Means聚类算法的条件和注意事项: 1.数据类型:K-Means聚类算法通常适用于数值型数据。如果数据是分类数据或文本数据,可能需要进行预处理,例如将分类数据转换为数值型表示或使用其他适合的聚类方法。 2.数据量:K-Means聚类算法对大规模数据集的处理可能会遇到一些限制。在处理大规模数据时,可能需要使用...
1python复制代码2 import numpy as np3 from sklearn.cluster import KMeans4 import seaborn as sns5 import plotly.express as px 三、KMeans算法实战 1.生成示例数据为了演示KMeans算法的效果，我们可以先生成一些示例数据。这里我们使用NumPy库来生成两组二维数据点，分别代表两个不同的簇。1python...
一提到聚类算法,必然首先会想到的是kmeans聚类,因为它的名气实在太大了。既然这样,OpenCV中这个函数也自然必不可少了。这节内容主要是讲讲OpenCV中kmeans函数的使用方法。 开发环境:OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 在使用kmeans之前,必须先了解kmeans算法的2个缺点:第一是必须人为指定所聚的类的个数k;第...
首先,K-means在sklearn.cluster中,我们用到K-means聚类时,我们只需: from sklearn.cluster import KMeans 1. K-means在Python的三方库中的定义是这样的: class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose...
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 ...