DataMining聚类算法分析

8.5
40
c4 4.5
7.5
75
c5
4
8.5
20
c6 3.5
9
30
c7
2
6.5
40
距离
10.07 15.02 35.02 55.01 10.02 10.42
12/104
聚类分析—基本过程
平均购买金额
/通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式 /通用格式
/通用格式
/通用格式
/通用格式 /通用格式 /通用格式
平均购买量
/通用格式
/通用格式
2020/10/19
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距离计算—连续型属性
➢ 欧氏距离（Euclidean distance）
d (xi , x j )
p
(xik x jk )2
k 1
➢ 曼哈顿距离（Manhattan distance）
p
d ( xi , x j )
xik x jk
k 1
➢ 明考斯基距离（Minkowski distance）
p
d ( xi , x j ) (
xik x jk q )1/ q
k 1
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距离计算—连续型属性
顾客id 订单规模 订单金额 点击量
c1
1
1.5
50
c2 5.5
9
55
c3
5
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聚类分析—基本过程
➢基本过程
✓选择合理的相似度计算方法 ✓计算个体之间的距离或相似度，构建距离矩阵或相似度矩阵 ✓基于相似性，采取某种聚类方法进行聚类 ✓对不同类别的对象特征进行分析
➢ 基本原则
✓类内对象相似性尽可能大，类间对象相似性尽可能小
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➢聚类分析是一种重要的人类活动。早在孩提时代，人 就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫 和狗，动物和植物。
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聚类分析无处不在
➢如果你是一个淘宝店铺的老板… ➢ 谁经常光顾店铺，谁买什么东西，买多少？
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聚类分析无处不在
➢如果你是银行的客户经理…
✓利用储蓄额、刷卡消费金额、刷卡次数、诚信度等变量对客户聚 类，找出谁是银行信用卡的黄金客户、谁是容易流失的客户
➢ 这样银行可以……
✓制定更吸引的服务，留住客户！比如： ✓一定额度和期限的免息透资服务！ ✓百盛的贵宾打折卡！ ✓在他或她生日的时候送上一个小蛋糕！
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聚类分析原理—引例
➢ 分成四组 ➢ 符号相同的牌为一组
A K Q J
符号相同的的牌
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聚类分析原理—引例
➢ 分成两组 ➢ 颜色相同的牌为一组
A K Q J
颜色相同的配对
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聚类分析—基本过程
顾客id 订单规模 订单金额 点击量
c1
1
1.5
50
c2
1
6.5
40
c3
1.5
2
25
c4
4.5
7.5
75
c5
4
8.5
20
c6
5.5
9
30
c7
4.5
8
55
x11 ...
... ...
x1f ...
xi1
...
xif
... ... ...
xn1
...
xnf
... ...
J
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聚类分析原理—引例
➢ 分成四组 ➢ 每组里花色相同 ➢ 组与组之间花色相异 A
K Q J
花色相同的牌为一副
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✓基于用户的互动信息，构建用户兴趣的挖掘算法。发现网站中具 有相同兴趣的用户群体
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聚类分析原理—引例
➢ 我们看看以下的例子：
➢ 有16张牌
➢ 如何将他们分为一组一组
的牌呢？
A
K
Q
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聚类分析无ห้องสมุดไป่ตู้不在
➢如果你是社会性网站的站长…
✓把每个用户想象成图中的一个节点，如果用户A对用户B有互动行 为(转发，评论等)，在用户A和用户B之间建立一条有向边
➢这样网站可以……
✓按消费者的性别、年龄、职业、浏览次数、浏览时间、购物种 类、金额等变量对消费者进行聚类
➢ 这样淘宝店铺可以…
✓识别顾客购买模式（如哪些人喜欢周末时一次性大采购） ✓需要针对不同的人群，制定不同的关系管理方式，以提高客户 对公司商业活动的响应率。
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聚类分析原理—引例
➢ 分成两组 ➢ 大小相近的牌为一组
A K Q J
大配对和小配对
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x1p ...
...
xip
... ...
...
xnp
0 ...
...
d(2,1) 0 ... ... ...
d(3,1) d(3,2) 0 ...
...
... ... ... ...
d(n,1) d(n,2) ... ... 0
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第五章 聚类分析
内容提纲
1. 分类分析 2. 聚类分析 3. 关联分析
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聚类
➢聚 类 （ Clustering ） 就 是 将 对 象 集 合 分 成 为 多 个 类 （Cluster）的过程。