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...
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...
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上...
在不同的 K 值下计算簇内距离差平方和,然后通过可视化的方法找到拐点所对应的 K 值,重点关注斜率的变化,当斜率由大突然变小时,并且之后斜率变化缓慢,则认为突然变化的点就是目标点 K,因为之后随着 K 的增大聚类效果不会有大的变化; 这里随机生成三组二维正态分布数据,然后模拟数据,使用拐点法 import nu...
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...
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...
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...
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: 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 ...
《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;