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文档简介

授课教师：赵

宇项目一智慧校园消费数据分析任务四

校园低消费群体分析

模块2:学生校园消费数据的聚类分析任务四

低消费群体分析任务目标：聚类k-meansK-means是最流行的“聚类”算法之一。K-means存储用于定义聚类的k个质心。如果一个点离哪个质心最接近，则该点被视为位于哪个聚类中。K-Means通过交替进行下面两步来找到最佳质心：(1)根据当前质心将数据点划分到某聚类中；(2)根据当前数据点计算聚类的质心。假设你有一个数据集，其中每个观察到的示例都有一组特征，但没有标签。标签是支持向量机等有监督算法的重要组成部分，它学习得到一个假设函数来预测给定特征的标签，所以我们不能运行监督学习。我们能做些什么?我们可以在无标签数据集上执行的最直接任务之一，是在我们的数据集中找到彼此相似的数据组一一我们称之为聚类。1.初始化质心：为每个簇的质心随机选择K个数据点。2.点的分配：将每个数据点分配给最近的集群(质心).3.更新质心：通过取集群中所有点的平均值来重新计算质心。4.重复步骤2-3,直到各点停止更改集群。聚类k-means聚类k-means--两个概念1.簇（cluster）该算法会根据数据样本间的相似性，将数据样本自动分为K个簇（cluster），相似的数据样本会尽可能被聚到一个簇内。簇，指的就是类别或是组。2.质心(centroid)每个簇都有一个中心位置/中心点，被称作为质心(centroid)。聚类k-means--几种距离，几个参数欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度KMeans类的主要参数有：1)n_clusters:即我们的k值，一般需要多试一些值以获得较好的聚类效果。k值好坏的评估标准在下面会讲。2）max_iter：最大的迭代次数，一般如果是凸数据集的话可以不管这个值，如果数据集不是凸的，可能很难收敛，此时可以指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环。3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法，因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果，默认是10，一般不需要改。如果你的k值较大，则可以适当增大这个值。4）init：即初始值选择的方式，可以为完全随机选择'random',优化过的'k-means++'或者自己指定初始化的k个质心。一般建议使用默认的'k-means++'。5）algorithm：有“auto”,“full”or“elkan”三种选择。"full"就是我们传统的K-Means算法，“elkan”是我们原理篇讲的elkanK-Means算法。默认的"auto"则会根据数据值是否是稀疏的，来决定如何选择"ful

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