KMeans聚类分析

今天使用Python进行了简单的聚类分析，同时探索了numpy数组操作和绘图技巧。通过引入pylab和sklearn.cluster.KMeans模块，我成功地实现了数据集的聚类分析。这次实验不仅仅是对聚类算法的应用，还加深了我对数据操作的理解。

KMeans聚类分析案例——顾客数据集 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

非统计或数学专业人士也能轻松上手聚类分析！只需三分钟，了解聚类的目的、分类、步骤，助您解决问题，思路清晰，操作简便。

聚类分析基于数据相似性，将数据对象分组的过程，不同于分类或预测，其类标号在分析前未知。

聚类分析简介 聚类分析的类型 聚类分析的步骤 聚类分析的算法 聚类分析的评估指标 聚类分析的应用

聚类的实战思路，结合tinyxml使用讲得还挺细的，尤其适合做用户画像、菜品分类这些需求的场景。你如果在做餐饮或者电商这类涉及行为数据的项目，看看这个会有不少启发。讲算法不绕，像K-Means、层次聚类、DBSCAN这些怎么选怎么用都有提。还结合tinyxml模型输出，代码也简单，适合快速上手。

传统聚类的入门书里，方开泰的这本真挺经典。内容是全中文，讲得比较系统，尤其适合想把多元统计搞明白的你。不光有算法，连计算思路也带着公式慢慢讲，嗯，数学基础不算太强也能跟上。书里的层次聚类、K 均值这些方法，用得还蛮多的，是在用户画像和推荐系统那类项目里。如果你之前只是会调调现成的库，看看这本你就知道背后咋回事了。想拓展一下？我推荐两个相关文章，一个是《多元统计与聚类》，另一个是《多元统计中的聚类技术》，都是比较贴近实际用法的。，如果你正准备做数据，或者在用scikit-learn撸聚类，还不太明白每个模型的区别，这本书看一看蛮有的。看完再写点代码，效果会更。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

聚类方法的讲义 PPT，内容还挺实在的，适合做数据或市场细分的朋友参考一下。讲得比较清楚，从聚类的基本任务讲到系统聚类法，像k-means、欧式距离、Q-距离这些常见算法和概念都带到了，搭配案例用起来会更直观。 里面提到的样本分类和变量分类，是做初步探索时常见的做法，尤其是在你数据还比较“原始”的时候，用聚类先分个类，再去做判别、降维都比较方便。就像是先把人群按兴趣标签分个组，再研究他们的行为特征。 距离和相似性这块讲得也不啰嗦，比如用欧式距离判断相近，或者用余弦相似度看方向一致，其实你在用sklearn的时候经常得选这些参数，有这个讲义打底，心里会更有谱。 另外提到的系统聚类法，其实挺适合做