我们的目标是利用K-means算法对这些客户进行细分,以便制定更精准的营销策略。 代码分析 首先,我们需要导入必要的库,并加载客户数据。这里我们使用sklearn库中的KMeans类来实现K-means算法。 pythonimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pd# 加载客户数据data = pd.read_csv('custo...
def k_means(x_data,y_data,k,cnt): rand_k=np.random.randint(0,x_data.shape[0],size=(k,)) #初始化随机选取k个样本作为均值 u=np.zeros(shape=(k,x_data.shape[1])) direct = {} for i in range(k): u[i,:]=x_data[rand_k[i],:] direct[rand_k[i]]=i for i in range(x_...
1#===2#输入:3#dataSet: 数据集4#k: 簇个数5#distMeas: 距离生成器6#输出:7#mat(centList): 簇划分集合(每个元素为簇质心)8#clusterAssment: 聚类结果9#===10defbiKmeans(dataSet, k, distMeas=distEclud):11'二分K-Means聚类算法'1213m =shape(dataSet)[0]14#聚类结果数据结构15clusterAssment ...
如果变量比较多比如 10 个左右,变量间的相关性又比较高,就应该做个因子分析或者稀疏主成分分析,因为 K-Means 要求不同维度的变量相关性尽量低。(本系列的推文:原理+代码|Python基于主成分分析的客户信贷评级实战)那如果数据右偏严重,K-Means 聚类会出现什么情况?如果不经过任何处理,则聚类出来的结果便是如...
K-Means代码实现 1. 引入依赖 1import numpy as np2import matplotlib.pyplot as plt34# 从sklearn中直接生成聚类数据5from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobsmake_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据,直观地说,make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据,...
K-Means 聚类算法 K,指的是它可以发现 K 个簇;Means,指的是簇中心采用簇所含的值的均值来计算。 下面先给出伪代码: 1创建 k 个点作为起始质心 (随机选择):2当任意一个点的簇分配结果发生改变的时候:3对数据集中的每个数据点:4对每个质心:5计算质心与数据点之间的距离6将数据点分配到距其最近的簇7对每...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
股票盈利能力分析数据 data=read.xlsx("股票盈利能力分析.xlsx") 初始聚类中心个数 初始聚类中心数目k的选取是一个较为困难的问题。传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本...
K-均值聚类算法的虚假评论聚类结果 用K-mean进行分析,选定初始类别中心点进行分类。 一般是随机选择数据对象作为初始聚类中心,由于kmeans聚类是无监督学习,因此需要先指定聚类数目。 层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。
对于 K - means 算法,TensorFlow 实现了高效的距离计算、聚类中心更新以及迭代过程的优化;在自组织映射(SOM)算法中,对权重初始化、邻域函数定义、权重更新等关键环节进行了优化设计。这种基于 TensorFlow 的算法改进不仅提高了算法执行效率,还为复杂数据环境下的分析提供了新的思路。