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數(shù)據(jù)挖掘：聚類算法概述
2015-12-24
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文 | 宿痕

來源 | 知乎

本篇重點介紹聚類算法的原理，應(yīng)用流程、使用技巧、評估方法、應(yīng)用案例等。具體的算法細節(jié)可以多查閱相關(guān)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(xué)習(xí)”，事先知道有哪些類別可以分。

 

 

聚類是“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”，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(jù)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(chǎn)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(xùn)練集學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)的判斷能力，再去做未知數(shù)據(jù)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(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)。

學(xué)術(shù)解釋：分類是指分析數(shù)據(jù)庫中的一組對象，找出其共同屬性。然后根據(jù)分類模型，把它們劃分為不同的類別。分類數(shù)據(jù)首先根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立分類模型，然后根據(jù)這些分類描述分類數(shù)據(jù)庫中的測試數(shù)據(jù)或產(chǎn)生更恰當(dāng)?shù)拿枋觥?/span>

聚類是指數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)”。

2.聚類的常見應(yīng)用

我們在實際情況的中的應(yīng)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(chǎn)

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(biāo)準(zhǔn)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(chǎn)的時候，根據(jù)房產(chǎn)的地理位置、價格、周邊設(shè)施等情況聚類熱房產(chǎn)區(qū)域和冷房產(chǎn)區(qū)域。

 

3.k-means

（1）假定K個clusters（2）目標(biāo)：尋找緊致的聚類

a.隨機初始化clusters

 

 

b.分配數(shù)據(jù)到最近的cluster

 

 

c.重復(fù)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(jù)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

 

 

作者：宿痕 授權(quán)轉(zhuǎn)載

原文鏈接：http：//zhuanlan.zhihu.com/dataman/20397891

 

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