用K-Means聚类分析做客户分群

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用K-Means聚类分析做客户分群

聚类指的是把集合,分组成多个类,每个类中的对象都是彼此相似的.K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属. 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理:(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x)):(3)每一个类别的数量要大体均等:(4)不同类别间的特质值应该差异较大一.K-means聚类步骤: (1)选择k个初始聚类中心 (2)计算每个对象与这k个中心各自的距离,按照最小距离原则分配到最邻近聚类 (3)使用每个聚…

客户主题分析（tableau）—客户分群

主要分析方面:客户合理分群客户分群实现:使用聚类构建指标,需理解聚类的分析逻辑,需使用软件:tableau 聚类方法:选择3指标分别为购买总金额,客户购买次数.类平均购买价格(四类的平均购买价格,四类字段列进行avg聚合) 类平均购买价格:计算消费数据中所以四级品类消费金额的平均值,等于为每个品类构造了一个数值标签字段,在聚类中使用了按会员计算这个字段的均值,购物品种结构越接近,之间距离越小,越可能聚为1类. tableau提供的聚类功能在分析中设置不同的群集方式,案例中划分了10组.另外案例…

ModelArts微认证零售客户分群知识点总结

\ 作者:华为云MVP郑永祥…

python实现六大分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速…

Admixture的监督分群（Supervised analysis）

目录说明实战说明 Admixture通过EM算法一般用于指定亚群分类:或者在不知材料群体结构背景下,通过迭代交叉验证获得error值,取最小error对应的K值为推荐亚群数目.如果我们预先已知群体的类型(百分百确信),那么可以考虑监督分类方法,设置标签,提高分群的准确性. Admixture目前是1.3.0,文档也刚更新不久. 怕翻译有误,贴上官方文档: Estimating P and Q from the SNP matrix G, without any additional inf…

谷歌面试题：输入是两个整数数组，他们任意两个数的和又可以组成一个数组，求这个和中前k个数怎么做？

谷歌面试题:输入是两个整数数组,他们任意两个数的和又可以组成一个数组,求这个和中前k个数怎么做? 分析: "假设两个整数数组为A和B,各有N个元素,任意两个数的和组成的数组C有N^2个元素. 那么可以把这些和看成N个有序数列: A[1]+B[1] <= A[1]+B[2] <= A[1]+B[3] <=- A[2]+B[1] <= A[2]+B[2] <= A[2]+B[3] <=- - A[N]+B[1] <= A[N]+B[2] <= A[N]…

面试连环炮系列（二）：你们的项目Redis做了集群部署吗

你们的项目Redis做了集群部署吗? 我们有大量数据需要缓存,而单实例的容量毕竟是有限的,于是做了Redis集群部署. 采取的方案是什么,Codis还是Redis Cluster,为什么要选择这个方案? 我们采用的官方Redis Cluster方案.Codis是一整套缓存解决方案,采取的代理模式实现了高可用.数据分片.监控.动态扩态等功能,但是部署太复杂了.Cluster要简单很多,而且也基本满足目前的需要. Redis Cluster有什么缺点吗,或者说不适合什么场景? 这种模式将存储和元数据…