MinMaxScalerModel}importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}/* 用于实现 使用 kmeans 为鸢尾花数据分类 */object Iris{defmain(args:Array[String]):Unit={//1、创建sparlsession对象val spark:SparkSession=SparkSession.builder().appName("Iris").master("local[*]").getOrCreate...
k均值(k-means)算法是一种迭代求解的聚类分析算法,所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高,其中每个子集叫做一个簇。 4.1、相异度计算 用通俗的话说,相异度就是两个东西差...
为了节约码字的时间，下面借助一些PPT来为大家说明 我们可以得出，KMeans的计算步骤 1、选择 K 个点作为初始聚类中心2、计算其他的点到中心点的距离, 进行聚类, 使用欧式距离3、重新计算每个聚类的中心点, 再次聚类4、直到中心点不再变化, 或者达到迭代次数 2、快速体验 接下来让我们来感受一下KMeans的魅力。2.1...
k均值(k-means)算法是一种迭代求解的聚类分析算法,所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高,其中每个子集叫做一个簇。 4.1、相异度计算 用通俗的话说,相异度就是两个东西差...
RFM模型结合K-Means聚类分析的应用：一、RFM模型简介 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要手段，它通过以下三个维度来评估客户价值：R（Recency）：最近一次消费时间。客户最近一次购买的时间越近，表示客户的活跃度越高。F（Frequency）：消费频率。客户在一定时间内的购买次数越多，表示客户的忠诚度...
04 K-均值聚类法对客户分类 与RFM指标对客户分类不同,分类是示例式学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一个类别,这种对客户的分类方式并不能满足“每个分类内部的元素之间相异度尽可能低,而不同分类的元素相异度尽可能高”的客户分类要求,反而会出现相同分类中的内部元素之间的相异度高,不同分类中...
基于RFM及K-means的用户价值度分析 1. 概述 金融行业、零售行业、电信行业等经常要对用户进行划分,以标记不同的标签,从而进行个性化的精准化营销行为。RFM模型,是以用户的实际交易或消费或购买或充值等(以下统称“交易”)一系列行为数据作为基础,从而进行用户群体的划分的,简单而又具有实际价值。RFM模型由三个指标组成...
二、KMeans聚类算法 1、算法原理 在正式开始之前,我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。 首先是 http://shabal.in/visuals/kmeans/3.html,我们可以通过刷新页面多次,来观察不同的KMeans聚类过程。下图是我把四次不同的结果合并在一起的一个结果。
基于RFM模型python 基于rfm模型和k-means 一、先介绍下什么是RFM模型 客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
from sklearn.cluster import KMeans # 导入K均值聚类算法 def distEclud(vecA, vecB): """ 计算两个向量的欧式距离的平方,并返回 """ return np.sum(np.power(vecA - vecB, 2)) def test_Kmeans_nclusters(data_train): """ 计算不同的k值时,SSE的大小变化 ...