
數(shù)據挖掘系列篇:聚類算法概述
本篇重點介紹聚類算法的原理,應用流程、使用技巧、評估方法、應用案例等。具體的算法細節(jié)可以多查閱相關的資料。聚類的主要用途就是客戶分群。1.聚類 VS 分類
分類是“監(jiān)督學習”,事先知道有哪些類別可以分。
聚類是“無監(jiān)督學習”,事先不知道將要分成哪些類。
舉個例子,比如蘋果、香蕉、獼猴桃、手機、電話機。
根據特征的不同,我們聚類會分為【蘋果、香蕉、獼猴桃】為水果的一類,和【手機、電話機】為數(shù)碼產品的一類。
而分類的話,就是我們在判斷“草莓”的時候,把它歸為“水果”一類。
所以通俗的解釋就是:分類是從訓練集學習對數(shù)據的判斷能力,再去做未知數(shù)據的分類判斷;而聚類就是把相似的東西分為一類,它不需要訓練數(shù)據進行學習。
學術解釋:分類是指分析數(shù)據庫中的一組對象,找出其共同屬性。然后根據分類模型,把它們劃分為不同的類別。分類數(shù)據首先根據訓練數(shù)據建立分類模型,然后根據這些分類描述分類數(shù)據庫中的測試數(shù)據或產生更恰當?shù)拿枋觥?/span>
聚類是指數(shù)據庫中的數(shù)據可以劃分為一系列有意義的子集,即類。在同一類別中,個體之間的距離較小,而不同類別上的個體之間的距離偏大。聚類分析通常稱為“無監(jiān)督學習”。
2.聚類的常見應用
我們在實際情況的中的應用會有:
marketing:客戶分群
insurance:尋找汽車保險高索賠客戶群
urban planning:尋找相同類型的房產
比如你做買家分析、賣家分析時,一定會聽到客戶分群的概念,用標準分為高價值客戶、一般價值客戶和潛在用戶等,對于不同價值的客戶提供不同的營銷方案;
還有像在保險公司,那些高索賠的客戶是保險公司最care的問題,這個就是影響到保險公司的盈利問題;
還有在做房產的時候,根據房產的地理位置、價格、周邊設施等情況聚類熱房產區(qū)域和冷房產區(qū)域。
3.k-means
(1)假定K個clusters(2)目標:尋找緊致的聚類
a.隨機初始化clusters
b.分配數(shù)據到最近的cluster
c.重復計算clusters
d.repeat直到收斂
優(yōu)點:局部最優(yōu)
缺點:對于非凸的cluster有問題
其中K=?
K<=sample size
取決于數(shù)據的分布和期望的resolution
AIC,DIC
層次聚類避免了這個問題
4.評估聚類
魯棒性?
聚類如何,是否過度聚合?
很多時候是取決于聚合后要干什么。
5.case案例
case 1:賣家分群云圖
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