「数据挖掘入门序列」数据挖掘模型分类与预测

与分类不同，聚类是在没有给定分类的情况下，根据数据相似度进行分组的一种方法。聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督学习算法。聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化，而组间距离最大化。如下图所示：

常见的聚类算法如下：K-Means、K-中心点、系统聚类

K-Means聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最下化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即：认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

K-Means聚类算法过程

1. 从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心
2. 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中
3. 所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心
4. 与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转到过程2），否则转到过程5）
5. 但中心不发生变化时，停止并输出聚类结果

聚类的结果可能依赖于初始聚类中心的随机选择，可能使得结果严重偏离全局最优分类。实际中，为了得到较好的结果，通常选择不同的初始聚类中心，多次运行 K-Means算法。

对于连续数据，聚类中心可以取该簇的均值

对于分类变量，可以使用K-众数

连续属性相似性的度量

在K-Means聚类算法中，一般需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。度量样本之间的相似性最常用的是欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。

设样本与簇之间的距离可以用样本到簇中心的距离：

簇与簇之间的距离可以用簇中心的距离：

用p个属性来表示n个样本的数据矩阵如下：

欧几里得距离：

曼哈顿距离：

闵可夫斯基距离：

其中q为正整数，q = 1时为曼哈顿距离，q = 2时为欧几里得距离。

示例

以下有客户消费行为的数据。根据这些客户的消费行为数据分类层不同的客户群，并评价这些客户群的价值。

其中R为最近一次消费时间间隔、F为消费频率、M为消费总金额。

测试数据已经上传到百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1v8y-FNQ8wN_kDBdHcYkjyA

本案例采用K-Means聚类算法，设定聚类个数为3，最大迭代次数为500次，距离函数取欧氏距离。

#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

# 设置聚类的类别数量
k = 3
# 聚类最大循环次数
iteration = 500

# 1. 使用pandas读取数据文件
data = pd.read_excel('consumption_data.xls', index_col='Id')

# 2. 数据标准化
data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()

# 3. 导入K-Means模型
from sklearn.cluster import KMeans

# 构建模型
# 设置k个分类、并发数为4
model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration)
# 开始聚类
model.fit(data_zs)

# 4. 打印结果
# 4.1 统计各个类别的数目
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts()
# 4.2 找出聚类中心
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_)
# 4.3 得到聚类中心对应的类别下的数目
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1)
r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目']
print r


# 详细输出原始数据及其类别
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)
r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别']
r.to_excel('data_type.xls')