K-means聚类 将n个观测点,按一定标准(数据点的相似度),划归到k个聚类(用户划分.产品类别划分等)中. 重要概念:质心 K-means聚类要求的变量是数值变量,方便计算距离. 算法实现 R语言实现 k-means算法是将数值转换为距离,然后测量距离远近进行聚类的.不归一化的会使得距离非常远. 补充:scale归一化处理的意义 两个变量之间数值差别太大,比如年龄与收入的数值差别就很大. 步骤 第一步,确定聚类数量,即k的值 方法:肘部法则+实际业务需求 第二步,运行K-means模型 求出

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

案例:通过使用R语言的聚类算法将用户进行合理的划分,找出对超市贡献度,光临度最高的优质客户,对后期的推广有更深远的影响 1.导入包 library(dplyr) library(reshape2) library(cluster) library(fpc) library(mclust) 2.加载数据集 options(digits = 18) #小数可以显示到第18位 lss_all_cust_ls_info <- read.table('E:\\Udacity\\Data Analysis

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目--有一个用户点击数据样本(husercollect)--按用户访问的时间(时)统计--要求:分析时间和点击次数的聚类情况 2.数据准备 --创建临时表 DROP TABLE if exists tmp.t2_collect; CREATE TABLE tmp.t2_collect( h int, cnt int ) COMMENT '用户点击数据临时表'; --插入

分析航空公司现状 1.行业内竞争 民航的竞争除了三大航空公司之间的竞争之外,还将加入新崛起的各类小型航空公司.民营航空公司,甚至国外航空巨头.航空产品生产过剩,产品同质化特征愈加明显,于是航空公司从价格.服务间的竞争逐渐转向对客户的竞争. 2.行业外竞争 随着高铁.动车等铁路运输的兴建,航空公司受到巨大冲击. 航空公司客户数据说明 目前航空公司已积累了大量的会员档案信息和其乘坐航班记录. 以2014-03-31为结束时间,选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口,抽取观测窗口内有乘机记录的所有客户

准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部分数据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略. 一.分析方法和过程 1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3.建模与应用 传统的识别客户价值应用最广泛的模型主要通过3个指标(最近消费时间间隔(Recency).消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出价值高

龙君蛋君 2015年5月24日 1.背景介绍 最近公司在用R 建模,老板要求用shiny 展示结果,建模的过程中用到诸如kmean聚类,时间序列分析等方法.由于之前看过一篇讨论kmenas聚类针对某一特定数据类型,聚类结果非常不靠谱的文章,于是这个周末突发奇想,用shiny可交互的展示kmeans聚类中的坑...这篇博文就当是记录学习shiny和加深对kmeans.层次聚类的理解吧. 2.知识引用与学习 1)大数据分析之——k-means聚类中的坑 2)Shiny Gallery-This ga

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 聚类:无监督分类,对无标签案例进行分类. 半监督学习:从无标签的数据入手,是哦那个聚类来创建分类标签,然后用一个有监督的学习算法(如决策树)来寻找这些类中最重要的预测指标. kmeans聚类算法特点: kmeans算法涉及将n个案例中的每一个案例分配到指定k个类中的一个(

上一篇我们详细介绍了普通的K-means聚类法在Python和R中各自的实现方法,本篇便以实际工作中遇到的数据集为例进行实战说明. 数据说明: 本次实战样本数据集来自浪潮集团提供的美团的商家信息,因涉及知识产权问题恕难以提供数据地址: 我选择的三个维度的数值型数据分别为“商家评分”,“商家评论数”,“本月销售额”,因为数值极差较大,故对原数据先进行去缺省值-标准化处理,再转为矩阵形式输入K-means算法之中,经Rtsne对原数据进行降维后具体代码和可视化聚类效果如下: rm(list=ls()

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类

聚类广泛用于数据分析.去年研究了一下R语言聚类树的绘图原理.以芯片分析为例,我们来给一些样品做聚类分析.聚类的方法有很多种,我们选择Pearson距离.ward方法. 选择的样品有: "GSM658287.CEL", "GSM658288.CEL", "GSM658289.CEL", "GSM658290.CEL", "GSM658291.CEL", "GSM658292.CEL", &

PS.图片可能不清楚,代码 数据集都在 https://github.com/xubin97/Data-Mining_exp1 项目介绍: 本案例的目标是客户价值识别,通过航空公司客户数据识别不同价值的客户.识别客户价值应用最广泛的模型是通过3个指标(最近消费时间间隔.消费频带和消费金额)来进行客户细分,识别出高价值的客户,简称REFM . 在RFM模型中,消费金额表示在一段时间内, 客户购买该企业产品金额的总和由于航空票价受到运输距离.舱位等级等多种因素影响,同样消费金额的不同旅名对航空公司的

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个