K-means聚類算法:用“物以類聚”的思路挖掘高價值用戶
2023年AI產品這么火,連帶著相關的行業、技術也變得越發炙熱。之前我們已經學習了一些算法,這篇文章,我們來學習聚類問題中最經典的K均值(K-means)算法。
前面的文章中,我們已經學習了K近鄰、樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹和支持向量機等分類算法,也學習了線性回歸等回歸算法,其中決策樹和隨機森林也可以解決回歸問題。
今天我們來學習聚類問題中最經典的K均值(K-means)算法,與前面學習過的算法不同的是,聚類算法屬于無監督學習,不需要提前給數據的類別打標。
一、基本原理
假設有一個新開辦的大學,即便還沒有開設任何的社團,有不同興趣愛好的同學們依然會不自覺的很快聚在一起,比如喜歡打籃球的、喜歡打乒乓球的、喜歡音樂的等等。
這時候就可以順勢開設籃球社團、乒乓球社團、音樂社團,再有同學想加入社團的時候,就可以直接根據自身興趣選擇社團了。
把這個場景遷移到機器學習上,擁有不同興趣的學生就是數據樣本,我們來試著來給他們歸類。
向量空間中,距離近的樣本意味著有更高的相似度,我們就把它們歸為一類,然后用該類型所有樣本的中心位置標識這個類別,再有新樣本進來的時候,新樣本離哪個類別的中心點更近,就屬于哪個類別,然后再重新計算確定新的中心點。
不斷重復上述操作,就能把所有的數據樣本分成一個個無交集的簇,也就是對所有數據樣本完成了歸類。
這就是K-means算法的思路:根據距離公式計算n個樣本點的距離,距離越近越相似,然后按這個規則把它們劃分到K個類別中,讓每個類別中的樣本點都是更相似的。
我們把這K個類別叫做“聚類”,聚類的表現就是圖中一組一組聚在一起的數據,“聚類”的中心位置叫做“質心”,質心代表了聚類內樣本的均值。
需要注意的是,K-means算法中的K表示要分成K個聚類,那么如何確定K值就是一個繞不開的問題了。
其實沒有統一的標準,我們一般根據個人經驗來設定K值,也可以選幾個有代表性的K值,然后選擇效果最好結果對應的K值即可。
二、應用場景
電商業務中,精細化運營的前提是對用戶進行分層,然后根據不同層次的用戶采取不同的運營策略。
這時候可以收集用戶的消費頻率、消費金額、最近消費時間等消費數據,并使用K-means算法將用戶分為不同的層級,然后針對高價值用戶,可以提供專享活動或個性化服務,提高用戶價值感和忠誠度,針對將要流失的用戶,可以采用發放優惠券等挽留策略,盡可能留住用戶。
K-means算法是一種非常常見的無監督學習算法,以下是一些應用場景:
- 客戶細分:在市場營銷中,可對客戶進行細分,將相似的客戶分為同一類,以便進行更有效的營銷策略制定。
- 圖像分割:在計算機視覺中,可用于圖像分割,將圖像中的像素分為幾個不同的區域。
- 異常檢測:可用于異常檢測,通過將數據點聚類,找出那些與大多數數據點不同的異常數據點。
- 文檔聚類:在自然語言處理中,可用于文檔聚類,將相似的文檔分為同一類,以便進行更有效的信息檢索。
- 社交網絡分析:在社交網絡分析中,K-means可用于發現社區結構,將相似的用戶分為同一類。
三、優缺點
K-means算法的優點:
- 簡單易實現:原理簡單,實現起來相對容易。
- 計算效率高:時間復雜度近似為線性,對于大規模數據集可以較快地得到結果。
- 可解釋性強:結果(即聚類中心)具有很好的可解釋性。
K-means算法的缺點:
- 需要預設聚類數目:需要預先設定K值(即聚類的數目),但這個值通常難以準確估計。
- 對初始值敏感:算法結果可能會受到初始聚類中心選擇的影響,不同的初始值可能會導致不同的聚類結果。
- 可能收斂到局部最優:可能會收斂到局部最優解,而非全局最優解。
- 對噪聲和離群點敏感:對噪聲和離群點敏感,這些點可能會影響聚類中心的計算。
四、總結
本文我們介紹了K-means聚類算法,它是一種無監督學習方法,其基本思想是通過計算樣本點之間的距離,將距離近的樣本歸為一類。
盡管K-means算法簡單易實現、計算效率高且結果具有很好的可解釋性,但它也存在一些缺點,如需要預設聚類數目、對初始值敏感等。因此,在使用K-means算法時,需要根據具體的應用場景和數據特性,適當調整算法參數和處理方式,以達到最佳的聚類效果。
至此,常見的機器學習算法基本介紹完畢,接下來我們開始深度學習算法的學習。
下篇文章,我們會介紹神經網絡,神經網絡是理解深度學習的基礎,敬請期待。
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