聚类分析
概览
聚类将数据划分为相似观测值的组，无需预定义标签，从而发现数据中的自然模式和结构。
使用场景
- 基于购买行为或人口统计学的客户细分
- 在没有类别先验知识的情况下发现数据中的自然分组
- 为定向营销活动识别市场细分
- 将大型数据集组织成有意义的类别以进行进一步分析
- 在基因表达数据或医学成像中寻找模式
- 通过相似性对文档、产品或用户进行分组，以用于推荐系统
聚类算法
- K-Means: 划分为k个聚类
- 层次聚类: 显示嵌套聚类的树状图
- DBSCAN: 基于密度的任意形状聚类
- 高斯混合: 概率聚类
- 聚合聚类: 自底向上的层次方法
关键概念
- 聚类验证: 评估聚类质量的指标
- 最优聚类数: 确定最佳k的方法
- 惯性: 聚类内平方和
- 轮廓系数: 聚类分离度的度量
- 树状图: 层次聚类的可视化
使用Python实现
…（此处省略代码实现部分，保持原有格式不变）…
聚类质量指标
- 轮廓系数: -1到1（越高越好）
- Davies-Bouldin指数: 越低越好
- Calinski-Harabasz指数: 越高越好
- 惯性: 越低越好（仅适用于KMeans）
算法选择
- K-Means: 快速，球形聚类，需要指定k
- 层次聚类: 生成树状图，可解释性强
- DBSCAN: 任意形状，能处理噪声
- GMM: 概率性，软分配
交付物
- 最优聚类数量分析
- 聚类可视化
- 验证指标比较
- 聚类特征总结
- 轮廓图
- 层次聚类的树状图
- 会员资格分配