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KMeans算法案例

案例介绍

已知：客户性别、年龄、年收入、消费指数

需求：对客户进行分析，找到业务突破口，寻找黄金客户

数据集共包含顾客的数据, 数据共有 4 个特征, 数据共有 200 条。接下来，使用聚类算法对具有相似特征的的顾客进行聚类，并可视化聚类结果。

案例实现

确定最佳K值

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import silhouette_score
​
# 聚类分析用户分群
dataset = pd.read_csv('data/customers.csv')
dataset.info()
print('dataset-->\n', dataset)
X = dataset.iloc[:, [3, 4]]
print('X-->\n', X)mysse = []
mysscore = []# 评估聚类个数
for i in range(2, 11):mykeans = KMeans(n_clusters=i)mykeans.fit(X)mysse.append(mykeans.inertia_)  # inertia 簇内误差平方和ret = mykeans.predict(X)mysscore.append(silhouette_score(X, ret))  # sc系数 聚类需要1个以上的类别plt.plot(range(2, 11), mysse)
plt.title('the elbow method')
plt.xlabel('number of clusters')
plt.ylabel('mysse')
plt.grid()
plt.show()
plt.title('sh')
plt.plot(range(2, 11), mysscore)
plt.grid(True)
plt.show()

通过肘方法、sh系数都可以看出，聚成5类效果最好

顾客聚类

dataset = pd.read_csv('data/customers.csv')
dataset.head()
#全部行，第四第五列  Annual Income (k$) 和 Spending Score (1-100)
X = dataset.iloc[:, [3, 4]].values  # 返回的是numpy的ndarray
kmeans = KMeans(n_clusters = 5, init = 'k-means++', random_state = 42) #k=5 
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

解释：

获取质心坐标

# 获取质心点坐标
centroids = kmeans.cluster_centers_
"""
结果是二维数组
[[25.72727273 79.36363636][87.75       17.58333333][55.0875     49.7125    ][86.53846154 82.12820513][26.30434783 20.91304348]]
"""

获取每簇的点

y_pred == 0
：这是一个布尔索引操作，它会创建一个布尔数组，其中每个元素表示对应的样本是否属于簇0。
例如，如果 y_pred 是 [0, 1, 0, 2, 0]，那么 y_pred == 0 的结果将是 [True, False, True, False, True].X[y_pred == 0, 0]
：这行代码使用布尔索引从数据集 X 中选择所有属于簇0的样本的第一个特征值。
具体来说，它会返回一个一维数组，包含所有被标记为簇0的样本的第一个特征值.例如，假设 
X 是一个二维数组，形状为 
(n_samples, n_features)，其中 n_samples 是样本数量，n_features 是特征数量。如果 
y_pred 是 [0, 1, 0, 2, 0]，那么X[y_pred == 0, 0] 将返回一个一维数组，包含X 中索引为0、2和4的样本的第一个特征值.

画图展示聚类结果

# 画图展示聚类结果
plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], s = 100, c = 'red', label = 'Standard')
plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], s = 100, c = 'blue', label = 'Traditional')
plt.scatter(X[y_pred == 2, 0], X[y_pred == 2, 1], s = 100, c = 'green', label = 'Normal')
plt.scatter(X[y_pred == 3, 0], X[y_pred == 3, 1], s = 100, c = 'cyan', label = 'Youth')
plt.scatter(X[y_pred == 4, 0], X[y_pred == 4, 1], s = 100, c = 'magenta', label = 'TA')
# kmeans.cluster_centers_:聚类后每类的中心点
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s = 300, c = 'black', label = 'Centroids')
plt.title('Clusters of customers')
plt.xlabel('Annual Income (k$)')
plt.ylabel('Spending Score (1-100)')
plt.legend()
plt.show()

从图中可以看出，聚成5类，右上角属于挣的多，消费的也多黄金客户群