02、K-Means聚类算法 聚类算法:属于无监督机器学习算法,通过计算样本项之间的相似度(也称为样本间的距离),按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使类别内的数据比较相似,类别之间的数据相似度比较小。 闵可夫斯基距离(Minkowski): 当p为1的时候是曼哈顿距离(Manhattan) 当p为2的时候是欧式距离(...
clustering_count = pd.DataFrame(merge_data['渠道代号'].groupby(merge_data['clusters']).count()).T.rename({'渠道代号': 'counts'}) # 计算每个聚类类别的样本量 clustering_ratio = (clustering_count / len(merge_data)).round(2).rename({'counts': 'percentage'}) # 计算每个聚类类别的样本量占...
K-MEANS算法是输入聚类个数k以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。 而作为分类依据的聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获...
K-Means聚类算法，属于无监督学习方法，通过计算样本间的距离，将数据集划分为多个类别，使类别内部的样本相似，类别间的样本差异显著。算法通过迭代优化质心，直至达到中止条件，如组内最小平方误差最小或达到迭代次数。轮廓系数用于评估聚类效果，通过计算类内距离最小化与类间距离最大化，直观反映样本的聚...
Python数据分析案例-使?RFM模型与基于RFM的K-Means聚类算法实现电商? 户价值分层前? 本?通过使?真实电商订单数据,采?RFM模型与K-means聚类算法对电商?户按照其价值进?分层。 1. 案例介绍特征说明: InvoiceNo:订单编号,由六位数字组成,退货订单编号开头有字幕’C’ StockCode:产品编号,由五位数字组成 Description...
2.Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。 代码语言:javascript 复制 #!usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8_*_importrandomimportmath'''kMeans:2列数据对比,带有head''' #1.load data defimportData():f=lambda name,b,d:[name,float(b),float(d)]withopen...
Python数据分析小案例——红楼梦文本分析(三) KMeans聚类 Python数据分析基础(十) Numpy数组操作 文本聚类分析: 使用红楼梦每章分词的结果对红楼梦的章节进行聚类分析,也就是将章节分成几类,内容主题相似的章节分成一类。 聚类分析使用的数据是文本的TF-IDF矩阵。
本案例来自宋天龙老师的《python数据分析与数据化运营》第7章,主要介绍如何通过平均轮廓系数确定KMeans的最佳k值,将广告渠道数据划分类别,用雷达图展示各类别的特征差异,并对各类别广告渠道的广告效果进行深入分析。 一、案例背景 某企业由于投放的广告渠道比较多,需要对其做广告效果分析以实现有针对性的广告效果测量和优...