聚类分析案例(K-means聚类分析案例(二))

K-means聚类分析案例(二)

之前的笔记：聚类介绍：点这里层次聚类分析案例：世界银行样本数据集层次聚类分析案例：亚马逊雨林烧毁情况层次聚类分析案例：基因聚类K-means聚类分析案例K-means聚类案例食品我们所吃的食物中的营养成分可以根据它们在构建身体构成的作用来分类。使用k-means算法，我们可以将这些顾客分为几个不同的消费群体，如频繁购买高价值商品的顾客、偶尔购买低价值商品的顾客等。通过分析不同群体的特征，企业可以更好地理解市场细分，针对不同群体制定个性化的营销策略。案例2解释案例2探讨了一个基于地理位置数据的城市规划问题。第一类：8第二类：30通过k-means聚类算法，给定的数据集成功地被分为两类。需要注意的是，聚类算法的结果可能受到初始聚类中心的选择和参数设置的影响，需要结合具体场景进行调整和优化。红酒数据集的K-means聚类实例导入数据集数据预处理进行数据聚类对比真实标签与聚类标签，通过FMI指标评估聚类结果的准确性。确定最优聚类数目，通常数据越接近1表示聚类效果越好。本实例在聚类数目为2至10类时，通过分析得出最优聚类为3类，与K-means算法的聚类结果一致。

聚类分析—Kmeans聚类客户细分案例

本文将通过Kmeans聚类方法，探讨一个客户细分案例。客户分群与聚类分群的意义与目的分群是将消费者按照一定规则划分为若干个小群体，每个群体具有独特的特征，群体内部特征相似，群体之间差异明显。  北京锦洋华睿专业从事信息系统建设和服务能力评估（简称CS）、CMMI能力成熟度模型评DCMM数据管理能力成熟度模型评信息系统安全服务集成资质、ITSS信息技术服务标准体系的咨询服务，以及ISO27001/信息安ISO20000/IT服ISO9001/质量、ISO14001/环境、OHSAS18001/职业健康安HSE管理体系认证咨询等。层次聚类：可得到比较理想的分类，容易解释，但是难以处理大量样本K均值聚类：可处理样本量大的数据，但不能提供类相似度信息，不能交互决定聚类的个数。两步法聚类：先用K均值聚类，然后使用层次方法基于凝聚的聚类（系统聚类）层次聚类也称系统聚类，基于凝聚的聚类。K-means是一种被广泛应用的聚类算法，它通过将数据划分为多个类别或群组，使得同一群组内的数据点具有较高的相似度，而不同群组间的数据点相似度较低。在Python中，我们通常使用scikit-learn库的KMeans类来执行K-means聚类。

案例详解SPSS聚类分析全过程

从上表聚类类别方差分析差异对比结果来看，7个裁判对于3个类别的评分之间均存在差异性（p——采用“单因素方差分析”聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。这个过程一般用单因素方差分析来判断。注意此时，因子变量选择聚为4类的结果，而将三个聚类变量作为因变量处理。SPSSAU会首先输出聚类项的基本描述情况，接着输出每项的聚类类别归属情况；并且输出树状图，如下所述：上表格展示总共8个分析项（即8个裁判数据）的基本情况，包括均值，最大或者最小值，中位数等，以便对于基础数据有个概括性了解。整体上看，8个裁判的打分基本平均在8分以上。

Python数据分析案例--运用K-Means聚类分析广告效果

通过运用K-Means聚类分析广告效果，本案例针对各类广告渠道的90天内日均UV、平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，成功将渠道分类。此过程旨在找出每类渠道的重点特征，为后续的业务讨论和数据分析提供有力支持。进行数据审查与清洗，处理缺失值与异常值，将类别变量独热编码，数值型变量标准化，最终整合数据，为模型构建与分析准备。通过轮廓系数确定最佳K值，构建K-Means模型，实现广告渠道聚类。模型输出结果可直观展示各聚类的特征，分析每个类别下样本数量、占比与显著特征，为企业提供决策支持。实验目标是通过分析超市用户的基本信息（如会员卡数据）和购物行为产生的消费指数，利用Python中的matplotlib、seaborn等工具进行数据处理和可视化。数据集包含五个字段，无缺失值，数据分布符合正态分布，便于进行聚类分析。

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