自組織映射神經網絡， 即Self Organizing Maps (SOM)， 可以對數據進行無監督學習聚類。它的思想很簡單，本質上是一種只有輸入層--隱藏層的神經網絡。隱藏層中的一個節點代表一個需要 ...

應用場景： 可以應用在不同行業的客戶分類管理上，比如航空公司，傳統的RFM模型不再適用，通過RFM模型的變形LRFMC模型實現客戶價值分析；基於消費者數據的精細化營銷 應用價值： LRFMC模型構建 ...

聚類分析就僅根據在數據中發現的描述對象及其關系的信息，將數據對象分組(簇)。其目標是，組內的對象相互之間是相似的，而不同組中的對象是不同的。組內相似性越大，組間差別越大，聚類就越好。 先介紹 ...

系列文章：數據挖掘算法之決策樹算法 k-means算法可以說是數據挖掘中十大經典算法之一了，屬於無監督的學習。該算法由此衍生出了很多類k-means算法，比如 ...

K-均值算法的基本思想是首先從含有N個數據對象的數據集中隨機選擇K個數據對象作為初始中心，然后計算每個數據對象到各中心的距離，根據最近鄰原則，所有數據對象將會被划分到離它最近的那個中心所代 ...

一、 環境： Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 問題： 對六個樣本點[1, 5], [2, 4], [ ...

目錄 基本信息 工作原理 算法優缺點 算法實現 基本信息 K-means算法是很典型的基於距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就 ...

在從事電商做頻道運營時，每到關鍵時間節點，大促前，季度末等等，我們要做的一件事情就是品牌池打分，更新所有店鋪的等級。例如，所以的商戶分入SKA,KA,普通店鋪,新店鋪這4個級別，對於不同級別的商戶，會 ...

機器學習——聚類分析和主成分分析 在機器學習中，非監督性學習主要用來分類。其中重要的兩種就是聚類分析和主成分分析。這兩類算法在數據壓縮和數據可視化方面有着廣泛的應用。 所謂無監督學習是指 ...

在監督學習中，有標簽信息協助機器學習同類樣本之間存在的共性，在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中，不再有標簽信息的指導，遇到一維或二維數據的划分問題，人用肉眼就很容易 ...