做内贸在哪些网站上找客户,9377传奇世界,wordpress实现单点登录,wordpress 分页制作聚类算法是无监督学习算法.
无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签#xff0c;而只是根据数据特征去学习#xff0c;找到相似数据的特征#xff0c;然后把已知的数据集划分成不同的类别。
K-means 算法
对于n个样本点来说#xff0c;根据距离公式#xff08;如欧式…聚类算法是无监督学习算法.
无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签而只是根据数据特征去学习找到相似数据的特征然后把已知的数据集划分成不同的类别。
K-means 算法
对于n个样本点来说根据距离公式如欧式距离去计算它们的远近距离越近越相似。按照这样的规则我们把它们划分到 K 个类别中让每个类别中的样本点都是最相似的。
聚类就是相似度很高的样本点的集合.
聚类中心也就是质心Centroid, 每个质心的坐标就是这个聚类的所有样本点的中心点也就是均值。
K 值的确定一般来说要取决于个人的经验和感觉没有一个统一的标准。
第一步随机选取任意 K 个数据点作为初始质心第二步分别计算数据集中每一个数据点与每一个质心的距离数据点距离哪个质心最近就属于哪个聚类第三步在每一个聚类内分别计算每个数据点到质心的距离取均值作为下一轮迭代的质心第四步如果新质心和老质心之间的距离不再变化或小于某一个阈值计算结束。
RFM
RFM 作为用户价值划分的经典模型就可以解决这种分群的问题RFM 是客户分析及衡量客户价值的重要模型之一。其中 R 表示最近一次消费RecencyF 表示消费频率FrequencyM 表示消费金额Monetary。
R (Recency) 客户最近一次交易时间的间隔 评估用户忠诚度 F (Frequency) 客户最近一段时间内交易的次数 评估用户活跃度 M (Monetary) 客户最近一段时间内的金额 评估用户价值度
客户分类:
重要价值客户 - R 高 - F 高 - M 高重要发展客户 - R 高 - F 低 - M 高重要保持客户 - R 低 - F 高 - M 高重要挽留客户 - R 低 - F 低 - M 高一般价值客户 - R 高 - F 高 - M 低一般发展客户 - R 高 - F 低 - M 低一般保持客户 - R 低 - F 高 - M 低一般挽留客户 - R 低 - F 低 - M 低
文本聚类
文本聚类根据文档内容或主题对文档进行聚类。
售前辅助根据用户的通话、短信和在线留言等信息结合用户个人资料帮助公司在售前对客户做更多的预测。风险监测在金融风控场景中在没有先验知识的情况下通过无监督方法对用户行为做异常检测。
K-means 聚类算法的优点:
程序容易实现运算效率高可解释性强能处理绝大多数聚类问题不需要样本的标注信息 (无监督学习)
K-means 聚类算法的缺点:
不能利用样本的标注信息, 准确度比不上监督类算法受噪声影响较大
K-means 聚类算法的适用数据样本:
值型数据 K-means 算法主要适用于数值型数据因为它通过计算数据点之间的距离来确定簇中心。这使得它对于数值特征的数据如身高、重量、温度等非常有效。 连续型数据 K-means 在处理连续型数据方面表现良好。对于具有相对均匀分布的数据K-means 聚类能够有效地将数据点分配到簇中。 凸形簇 K-means 对于凸形簇球形或近似球形的簇的数据效果最好。如果数据呈现类似圆形或球形的分布K-means 能够很好地识别并形成紧凑的簇。 相对均匀大小的簇 K-means 对簇的大小和形状敏感因此适合处理相对均匀大小的簇。如果簇的大小差异很大可能需要使用其他聚类算法。 数据不包含噪声 K-means 对噪声敏感因此在数据中包含大量噪声或异常值时可能会对聚类结果产生不良影响。在这种情况下可能需要先对数据进行清理或考虑使用对噪声更为鲁棒的聚类算法。 数据分布相对均匀 K-means 假设簇的几何形状相对均匀因此对于分布较为均匀的数据效果较好。对于非均匀分布的数据可能需要考虑其他聚类算法。
K-means 聚类算法的案例:
市场细分 K-means 可以用于对市场进行细分帮助企业理解不同市场细分的特点和需求以制定更有针对性的市场策略。 客户分群 在营销领域K-means 可以用于将客户分成不同的群组根据他们的购买行为、偏好和特征制定个性化的营销策略。 图像压缩 K-means 被用于图像压缩通过将图像中的颜色聚类成几个中心可以实现图像的有损压缩减少颜色数量而保持图像的主要特征。 新闻主题分类 K-means 可以用于对新闻文章进行主题分类。通过聚类相似的文章可以帮助用户更轻松地浏览并找到感兴趣的主题。 网络攻击检测 在网络安全领域K-means 被用于检测异常网络流量通过聚类正常和异常的网络行为识别潜在的网络攻击。 基因表达数据分析 在生物信息学中K-means 被应用于基因表达数据的分析以发现基因表达模式识别不同基因表达簇。 地理位置分析 K-means 可以用于地理位置数据的聚类例如根据商店的地理位置将城市划分为商业区、住宅区等有助于空间分析和规划。 商品库存管理 在零售业中K-means 可以用于对商品进行聚类帮助进行库存管理和优化供应链。
