1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
1)特征变量年收入分析:2)特征变量消费分数分析:3)相关性分析 说明:正值是正相关、负值时负相关,值越大变量之间的相关性越强。5.聚类模型 1)确定K值 通过手肘图法进行确定K值,手肘图如下:通过手肘图上判断,肘部数字大概是3或4,我们选择4作为聚类个数。2)建立聚类模型,模型参数如下:其它参数根据具体...
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时核心实现的方法是...
原理+代码|Python实现 kmeans 聚类分析 来源:早起Python 作者:萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法,是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一,也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用,因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法,这种方法计...
简介:本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。 以微博考研话题为例 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、数据替换等。
Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组 1.问题定义 在日常银行、电商等公司中,随着时间的推移,都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代,数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入,以及信息技术的不断渗透,对大数据的分析已是必然趋势。本案例就...
数学建模:评价模型——聚类分析 K-Means python实现,文章目录聚类分析介绍K-Means聚类聚类分析介绍关键词:没有先验知识、亲密程度、相似性个体、自动分类;K-Means聚类 K均值聚类是一种动态聚类法,为了改进之前的算法在样品个数
1)确定K值 通过手肘图法进行确定K值,手肘图如下: 通过手肘图上判断,肘部数字大概是3或4,我们选择4作为聚类个数。 2)建立聚类模型,模型参数如下: 编号 参数 1 n_clusters=4 2 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...
通过所绘散点图可知,聚类为3类并不是最佳,目测聚类为2类更好,因此,可以修改k-means聚类代码,设置k = 2。 (4)k-means聚类的缺点 缺点1:python中sklearn库中的kmeans算法没有距离参数,默认的计算距离的公式为欧氏距离,其他常用的距离公式,如余弦距离、曼哈顿距离等没有办法通过设置参数的方式进行调用。如果想修...
《Python数据挖掘及大数据分析》第四讲 Kmeans聚类代码实现、作业及优化。c=y_pred对聚类的预测结果画出散点图,marker=o说明用点表示图形。eg 世界各国家人均面积与土地面积第一列表示各国家的人均面积(人 平方公里);eg 学生英语成绩数据集第一列表示学生英语平时成绩;