数据挖掘kmeans聚类的相关内容

文章 2024-08-07 来自：开发者社区

基于python数据挖掘在淘宝评价方面的应用与分析，技术包括kmeans聚类及情感分析、LDA主题分析

随着电子商务的蓬勃发展，淘宝作为中国最大的在线购物平台之一，吸引了大量的消费者进行购物并留下了大量的客户评价。这些客户评价中包含了丰富的消费者意见和情感信息，对于商家改进产品、提升服务质量以及消费者决策都具有重要的参考价值。然而，由于客户评价数据庞大且分散在网页中，手动分析和挖掘这些数据是一项艰巨而耗时的任务。因此，基于数据挖掘技术的研究与应用在淘宝客户评价方面变得越来越重要。数据采集实...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像

1.1 项目背景：在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出...

文章 2024-02-03 来自：开发者社区

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。 ....

文章 2017-09-13 来自：开发者社区

数据挖掘学习08 - 实验：使用R评估kmeans聚类的最优K

本文目的最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程，作为备忘。不过，体验过程中，由于R软件使用的还不太熟练，实现过程中有些地方可能不准确，还请大牛指点。实验步骤概述下载实验数据，点击这里。取k值范围，计算出SSE，并绘制出...