聚类分析（cluster analysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。常见应用包括：用户分割：将用户划分到不同的组别中，并根据簇的特性而推送不同的广告欺诈检测：发现正常与异常的用户数据，识别其中的欺诈行为如上图，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无
转载
2023-10-04 00:08:05
163阅读
构建在信息技术中的大多数平台都在生成大量数据。这些数据称为大数据，它带有大量的商业智能。这些数据跨越边界以满足不同的目标和机会。有机会应用机器学习为客户创造价值。问题我们在会计和物联网领域拥有基于大数据的平台，可以持续生成客户行为和设备监控数据。识别目标客户群或基于不同维度导出模式是关键，并且确实为平台提供了优势。理念想象一下，你有1000个客户使用你的平台和大量不断产生的大数据，任何有关这方面的
文章目录根据计科18大类学生的成绩数据（选取两个特征：1、平均成绩GPA； 2、面向对象程序设计成绩），将计科18大类学生分成 3~4个类型。将其可视化显示出来。然后，根据18级物联网分流名单，计算物联1801、物联1802两个班的学生的学生类型占比，输出物联18两个班的学生类型分布饼图。一、需要对所有学生的表进行kmeans聚类1、Excel文件2、代码如下所示（对于Excel文件最后几行无用的
SaaS类应用客户生命周期按需提供软件的公司-关键指标眼球网站吸引访客的效果如何。参与度有多少访客注册成为了免费版或使用版用户(如果你有免费版或使用版的话)。转化率有多少免费用户最终成为了付费用户，这其中又有多少人升级到了更贵的服务级别。平均每位客户营收单位时间内平均每位客户带来的营收。客户获取成本获取一位付费客户的所需成本。病毒性客户邀请其他人或向他人推荐公司产品的可能性以及所需时间。追加销售是
# 利用Java聚类定制客户画像
## 引言
在这个数据驱动的时代，企业越来越倾向于通过数据分析来优化其运营战略，其中客户画像作为一种重要的市场分析工具，帮助企业更好地理解客户需求、购买行为和生活习惯。聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，可以将客户数据分成不同的类别，从而形成不同的客户画像。本文将介绍如何利用Java实现聚类算法，并通过代码示例演示其应用。
## 什么是聚类分析？
聚类分析是
聚类
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
&nbs
转载
2024-04-06 08:20:29
119阅读
第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档： 解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注
转载
2024-08-09 17:38:36
75阅读
一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。 二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组
转载
2023-12-18 21:36:04
135阅读
距离度量需求：计算两点间的欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、堪培拉距离实现：利用commons.math3库相应函数 1 import org.apache.commons.math3.ml.distance.*; 2 3 public class TestMetrics { 4 public static void main(String[] args) { 5
转载
2021-04-25 19:34:25
835阅读
2评论
前言聚类算法是一种无监督的算法，由于不需要训练集，算法简单快速，引用在一些工程里比较简单突出，今天来了解一下聚类算法。k-means算法（k均值算法）算法步骤：（1）随机选取 K 个点，作为 K 类的聚类中心，用 表示（2）遍历所有的数据点 ，通过计算距离，找到距离 最近的聚类中心点 ，此时可以说第 j 个数据属于第 i 类（3）分别计算第 i 类的所有数据的中心点，作为该类的新的聚类中心点。（
转载
2023-08-25 16:48:09
70阅读
目录项目背景原始数据情况挖掘目标分析方法与过程加载数据数据预处理构建模型项目背景在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价
原创
2024-05-24 10:17:42
326阅读
简单实现了Bavota的模块划分算法。论文有两篇：Using structural and semantic measures to improve software modularizationSoftware remodularization based on structural and semantic metrics方法是计算一个结合了结构和语义信息的相似度矩阵，
原创
2015-07-10 19:43:00
304阅读
1. K-Means(K均值)聚类算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在
转载
2024-05-28 22:42:41
31阅读
前言 在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。 所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有 "分类标签集" 的学习。 现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。所谓聚类，就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数)。 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假
转载
2024-03-18 06:51:17
24阅读
文章目录相似性测度1.距离测度1.1 欧式距离1.2 街坊距离（Manhattan距离）1.3切式(Chebyshev)距离1.4明氏(Minkowski)距离1.5 马氏(Mahalanobis)距离1.6 Camberra距离2.相似测度2.1角度相似系数（夹角余弦）2.2指数相似系数3.类间距离测度方法3.1最短距离法3.2 最长距离法3.3 中间距离法3.4 重心法3.5平均距离法聚类准
转载
2023-06-21 21:50:44
212阅读
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 1
、层次聚类算法
1.1聚合聚类1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link
转载
2024-05-20 16:23:18
30阅读
1.java类集引出类集实际上就属于动态对象数组，在实际开发之中，数组的使用出现的几率并不高，因为数组本身有一个最大的缺陷:数组长度是固定的。由于此问题的存在，从JDK1.2开始，Java为了解决这种数组长度问题，提供了动态的对象数 组实现框架–Java类集框架。Java集合类框架实际上就是java针对于数据结构的一种实现。而在数据结构之中，最为基础的就是链表。下面我们一起来回顾下链表的特点：节点
转载
2024-06-08 09:52:41
38阅读
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。作者：HWCloudAI 实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中
转载
2024-09-24 16:48:19
79阅读
一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
转载
2023-06-21 22:09:52
173阅读
随着行业竞争越来越激烈，商家将更多的运营思路转向客户，客户是企业生存的关键，能够把握住客户就能够掌控企业的未来。客户
原创
2024-05-21 15:07:51
137阅读
