R型聚类分析

R型聚类分析

  

2019-07-11 19:41:53

R型聚类分析是聚类分析的一种,一般对指标进行分类。 在实际工作中,为了避免漏掉某些重要因素,往往在一开始选取指标的时候尽可能考虑所有的相关因素,而这样做的结果,则是变量过多,变量间的相关度较高,给统计分析与建模带来极大不便,因此人们希望能够研究变量间的相似关系,按照变量的相似关系把他们聚合成若干类,进而找出影响系统的主要因素,引入了R型聚类方法。 举例: 服装标准制定中的变量聚类法: 以下表格是女...

聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。 与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。 聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将它们划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化,而组间距离最大化。 常用聚类分析算法 算法名称 算法描述 K-Means K-均值聚类也叫快速聚类法...

这次分享的是在工作中经常用到的聚类分析,只要是工作中涉及到客户分群,哪能不用到聚类分析呢?聚类分析涉及的方法有层次聚类、kmeans聚类、密度聚类等,这里主要介绍最容易上手的kmeans聚类算法,上手就是王道! kmeans聚类原理:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇。统计学原理请大家自觉完成自学~~ 实战一: 老板的需求:将17家门店分成3类,依据指标是销售金额和客户数...

聚类分析根据事物彼此不同的属性进行辨认,将具有相似属性的事物聚为一类,使得同一类的事物具有高度的相似性。这使得聚类分析可以很好的解决无法确定事物属性的分类问题。 概念 聚类分析中最广泛使用的算法为k-means聚类分析算法。K-means算法属于聚类分析中划分方法里较为经典的一种,由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类的被广泛应用。 K-means算法通过将样本划分k个方差齐次的类来实现数...

1、明确分析的目的和思路 目的:目前,足球比赛作为大众娱乐项目的一种,越来越受到大家的喜爱,其中不乏一些球队死忠、球星铁粉以及“赌球狗”,而希望自己支持的球队获胜也是足球比赛中的一大关注点。针对这种情况,本文通过足球比赛中产生的数据,比如射门次数、控球率、传球成功率等,运用关联规则算法进行建模、分析,探索足球比赛的胜负与哪些关键指标的关系密切。 思路:以本赛季的中超联赛(目...

尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子,因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾,但“物以类聚,人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归,这两类的应用场景都很清晰,就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似、差异越小的样本聚成一类...

K-Means聚类分析

机器学习  K-Means  聚类分析

  

2020-03-08 19:20:35

K-Means聚类分析 概述 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。 聚类旨在发现有用的对象簇,在现实中我们用到很多的簇的类型,使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的,关于更多的簇介绍参考《数据挖掘导论》。 K-Means是基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数的簇。 K-Means算法 算法思想较为简单: k均值算...

一.引言         本篇文章是根据航空公司提供的乘客个人信息,通过建立合理的客户价值评估模型,对客户进行分群,比较分析不同客户群的特点和价值,来指定相应的营销策略,从而减少客户流失,挖掘出潜在客户,实现盈利。在这里是用K-means聚类方法来对乘客进行分群的。     源数据部分如下图所示: 各属性解释...

聚类分析定义与作用: 是把分类对象按照一定规则分成若干类,这些类不是事先设定的,而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛,是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一。 聚类分析的类型: 是实际问题中,如根据各省主要的经济指标...

行文体系出自《python数据分析与挖掘》第7章 航空公司客户价值分析 一、数据探索分析 describe()   基本描述分析 备注:count:非空值数;unique:唯一值数量;top:频数最高者;freq:最高频数 计算空值数量、查看range 二、预处理 保留消费非空的记录 保留年度票价为0、或者折扣率与总飞行里程同时为0的记录 三、特征工程 略 四、标准差标准化 五...

目录 一、聚类的基本数据结构 二、不同数据类型的相异度计算方法 (一)区间标度变量 (二)二元变量 (三)标称变量 (四)顺序变量 (五)比例标度型变量 (六)混合类型 三、R相异(似)度计算总结   一、聚类的基本数据结构 假设要聚类的数据集合包含 n 个数据对象,这些数据对象可能表示人,房子,文档,国家等。许多基于内存的聚类算法选择如下两种有代表性的数据结构: (1)数据矩阵(Dat...

K-means聚类分析-交互式GUI演示(Matlab) 学习K-means的时候总是想,这应该是一个很酷的算法,那么酷的算法,就应该有比较酷的demo来演示它,于是我写了这个程序就是为了能装逼,哦不,可以更直观的和K-means算法进行互动。原创程序,希望大家可以喜欢,多多指教。 目录 K-means聚类分析-交互式GUI演示(Matlab) 目录 原理简介 实现效果和功能展示 一点体会 代码 ...

编程实现k均值算法,设置三组不同的k值、三组不同初始中心点,在西瓜数据集4.0上进行实验比较,并讨论什么样的初始中心有助于得到好结果。 1.运行结果:(注:图中方块标注的点为随机选取的初始样本点) k=2时: 本次选取的2个初始向量为[[0.243, 0.267], [0.719, 0.103]] 共进行61轮 共耗时0.10s k=3时: 本次选取的3个初始向量为[[0.343, 0.099],...

投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值,再针对不同群体提供不同的营销策略。 用户分析指标 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标   通过该图将用户进行分类: 根据这8个类别的R、F、M指标,对用户进行标注,哪些是重要价值客户,哪些是重要保持客...