RFM重要价值客户：recently、频次frequency、money金额（也可利用作图软件将所有用户作三维散点图，再切割对应维度获得重要价值客户）一、进行聚类数据源（加上数据提取日） log方法减少量纲，不log进行标准化也行，两次处理量纲影响降到最低数据贴入SPSS，进行标准化，k-means聚类分类较为平均，准确。二、将聚类类别贴回原excel数据中可分类别进行分析，
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2023-06-21 22:06:25
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文章目录K-means聚类算法模型SPSS操作系统（层次）聚类算法模型SPSS操作确定分几类：用图形估计聚类的数量DBSCAN算法：具有噪声的基于密度的聚类算法matlab实现 分类是已知类别的，聚类是未知的K均值法需要自己定义分几类（K类）系统聚类可以先聚类，然后再根据聚合系数来确定分几类K-means聚类算法模型SPSS操作需要统一量纲迭代次数可以视情况增多以达到收敛效果好 可以利用SPSS
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2024-03-11 16:07:53
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学模式识别的时候觉得聚类是个很简单很基础的东西，但到了实习工作以及保研面试的时候又发现其实聚类没那么简单，这里从浅入深，结合个人项目以及其他写的不错的博客来聊聊聚类算法，有写的不对的地方欢迎指出~~主要参考了下面这些文章
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？www.zhihu.com
09 聚类算法 - 层次聚类 - CF-Tree、BIRCH、CURE http:
评估聚类模型轮廓系数聚类评估：轮廓系数(Silhouette Coefficient)：https://www.jianshu.com/p/6352d9d468f8si接近1，则说明样本i聚类合理。si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇。若si近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上。silhouette_score 返回的是平均轮廓系数# 评估聚类模型import nu...
原创
2022-07-18 14:52:45
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机器学习中聚类模型1 K-means参考链接：建模算法系列二十六：K-means聚类（附源码） - 知乎 (zhihu.com)1.1 K-means聚类方法的步骤代码【整体】clc;clear;close all;
data(:,1)=[90,35,52,83,64,24,49,92,99,45,19,38,1,71,56,97,63,
32,3,34,33,55,75,84,53,15
K-Means是聚类算法中一个常用的方法，是一种非监督学习方法。该方法是从杂乱的数据中找到k个簇。该方法简单，但是依然存在一些缺点，如：1. K-M
e
ans方法在划分簇时通常是呈圆形，但是，如果数据的实际分布可能为椭圆形
时，K-Means方法效果可能不佳。2. 无法得到每个样本被划分到每个簇的概率。高斯混合模型却能够有效克服这两个缺点。因此，今天将介绍高斯混合模型，并采
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2024-03-07 12:23:01
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# 使用Python实现聚类模型的入门指南
聚类分析是机器学习中的一种无监督学习方法，它的目的是将数据集中的对象分组，使得同一组中的对象彼此相似，而不同组之间的对象相对不同。接下来，我将指导你如何利用Python实现一个简单的聚类模型，文中包含了流程图和代码示例，以及示例数据的可视化。
## 实现流程
在实现聚类模型之前，我们可以先确定基本步骤，下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
今天来写写数学建模中的聚类模型，还是分为几个版块来写1.聚类模型简介俗话说：“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类之后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计，分析或者预测；也可以研究不同类之间的差异。聚类算法常见的有K-means聚类算法，系统聚类算法，DBSCAN算法2.K-means聚类算法a.算法流程：指定需要划分的簇的个数，
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2024-05-08 23:33:24
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Gaussian Mixture Model ，就是假设数据服从 Mixture Gaussian Distribution ，换句话说，数据可以看作是从数个 Gaussian Distribution 中生成出来的。实际上，我们在 K-means 和 K-medoids 两篇文章中用到的那个例子就是由三个 Gaussian 分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian
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2024-03-19 11:19:54
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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
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2024-03-18 06:51:17
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1.k-means聚类的缺点 k-means聚类使用欧式距离为距离函数时，其二维本质是，以每个簇质心为圆心圈出来的一个一个圆圈。用这个圆将原始数据进行截断分类，但是实际数据分布不一定全是标准的圆形，还可能是椭圆等。这使得它对许多数据的分类拟合效果不尽如人意： 1）类的形状不够灵活，
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2023-10-07 13:31:11
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之前的软分配的问题：一个图像只可能是一种类型，但是其实有时候一个图像是多个类型，比如上述中间的，既是world news也是science。这时我们提出可以进行混合检测的LDA。 1、LDA：一个文档是从一个主题分布中找N个主题，每个主题中再找字LDA用的是词袋，也就是每个词出现的次数，跟词在文档中的顺序没有关系。 LDA（Latent Dirichlet Allocation
模型聚类模型（Model）聚类假定每个簇符合一个分布模型，通过找到这个分布模型，就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域，这种先假定模型符合某种概率分布（或决策函数），然后在学习过程中学习到概率分布参数（或决策函数参数）的最优值的模型，称为参数学习模型。模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）为代表，后者以
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2023-10-20 12:56:01
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# Python 聚类模型保存的探讨与实践
聚类是机器学习中的一种重要技术，主要用于将数据集中的样本划分到若干个类别中。它的应用范围广泛，包括图像处理、市场分析、社会网络、地理信息等领域。在实际应用中，训练好的聚类模型可能需要被保存，以便后续的预测或者继续训练。本文将讨论如何保存 Python 中的聚类模型，并以代码示例进行说明。
## 聚类模型介绍
在聚类模型中，常见的算法有 K-mean
混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正态分布。 类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模型在各类尺寸不同、聚类间有相关关系的的时候可能比k-means聚类更合适。使用高斯混合模型的聚类属于软聚类方法（一个观测量按概率属
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2023-12-08 07:41:47
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EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题 。 EM算法：选择初值
for i in epoch:
E步：计算期望
M步：最大化K -means的核心目标是将数据集划分成 K 个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。训练时给定k值，网络把数据划分为k个簇；测试时，距离那个簇的中心点最近就属于哪个类别。 算法的具体步骤描述如下：随机选取k个中心
for i in epo
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2024-04-04 19:11:32
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聚类模型1.K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：一、指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）；
二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是样本点）；
三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所在的簇类中；
四、调整新类（同一个簇中的数据对象）并且重新计算出新类的中心；
五、循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛
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2024-04-19 13:04:10
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1. 算法初窥2. 高斯混合模型的引入3. 按照高斯混合模型进行聚类划分4. 确定高斯混合模型参数① μ : \bm{\mu}:μ:② Σ : \bm{\Sigma}:Σ:③ α : \alpha:α: 0. 引言三天打鱼两天晒网1. 算法初窥，要将这些样本聚成 类。我们认为样本服从混合高斯分布： 其中是一个多元高斯分布，即一个混合成分； 表示混合系数，即选择第 第一步 初始化高斯混合
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2024-05-13 16:03:23
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高斯混合模型通常被归类为聚类算法，但本质上 他是一个密度估计算法本文目录：1 观察K-means算法的缺陷2 引出高斯混合模型3 将GMM用作密度估计4 由分布函数得到生成模型5 确定需要多少成分？本例中所有代码的实现已上传至 git仓库1 观察K-means算法的缺陷k-means算法的非概率性和仅根据到族中心的距离指派族的特征导致该算法性能低下且k-means算法只对简单的，分离性能好
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2024-04-16 08:59:23
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基本概念：“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。算法描述： 1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测
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2024-01-08 14:05:12
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