数据挖掘实战：基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群
一、研究背景 超市作为零售业的主要形式之一，在现代都市生活中扮演着重要角色。随着社会经济的发展和消费者需求的变化，超市经营者越来越意识到了客户细分的重要性。不同的客户群体有着不同的购物习惯、消费行为和偏好，了解并满足不同客户群体的需求，可以帮助超市提供更加个性化的服务和商品推荐，从而提升客户的满意度和忠诚度，促进超市的经营发展。 ....
【weka应用技术与实践】【数据挖掘】举例说明Kmeans算法的运行过程及算法描述
1. Kmeans算法的认识k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也是一种无监督的机械学习算法。聚类的认识聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。算法采用误....
mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析（一）kmeans算法解析
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/44984327 在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址： 点击打开...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注