客户数据分析：使用K-Means和高斯混合模型聚类算法

女爷i 2024-03-16 18:59 67阅读 0赞

在数据分析领域中，聚类问题一直是重点研究方向之一。针对客户数据分析，我们即可使用K-Means算法，也可以采用更加复杂的GMM算法对待分析数据进行聚类。本文将为大家介绍如何使用Python编写以下两种聚类算法。

1、K-Means算法

K-Means算法是一种基于距离计算的聚类方法。在该算法中，我们首先需确定聚类数K，随后按照距离的远近将数据划分到不同的簇中。最终使得每个簇内部的数据尽可能紧密地聚集到一起，并且不同簇的差异性尽可能大。下面是使用Python实现K-Means算法的代码片段。

from sklearn.cluster import KMeans
    import numpy as np
     
    # 构造示例数据
    data = np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])
     
    # 确定聚类数K
    kmeans = KMeans(n_clusters=2)
     
    # 开始聚类
    kmeans.fit(data)
     
    # 输出簇心坐标和簇标签
    print(kmeans.cluster_centers_)
    print(kmeans.labels_)

2、高斯混合模型算法

高斯混合模型算法是一种基于概率密度计算的聚类方法。在该算法中，我们假设每个簇是由多个高斯分布组成的，然后根据数据点所属高斯分布的后验概率，将其划分到不同的簇中。下面是使用Python实现GMM算法的代码片段。

from sklearn.mixture import GaussianMixture
    import numpy as np
     
    # 构造示例数据
    data = np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])
     
    # 确定聚类数K
    gmm = GaussianMixture(n_components=2)
     
    # 开始聚类
    gmm.fit(data)
     
    # 输出簇心坐标和簇标签
    print(gmm.means_)
    print(gmm.predict(data))

通过以上两种算法，我们可以对客户数据进行深入分析，并且依照不同情况采用不同的算法来实现更好的结果。