Машинное обучение. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ методы имеют широкое применение в различных областях, включая маркетинг, социальные исследования, медицину, географический анализ и многие другие.

      Кластеризация – это процесс разделения объектов на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более схожи между собой, чем с объектами из других кластеров. Кластеризация может быть использована для выявления скрытых паттернов, структуры или типов объектов в данных. Например, в маркетинге кластеризация может помочь определить группы потребителей с общими предпочтениями или поведением, что позволит создать более эффективные стратегии маркетинга для каждой группы.

      Сегментация – это процесс разделения группы объектов на более мелкие сегменты на основе их характеристик или поведения. Сегментация позволяет более детально изучать каждую группу и разрабатывать персонализированные стратегии для каждого сегмента. Например, в медицине сегментация пациентов может помочь выделить подгруппы с определенными медицинскими характеристиками или рисками заболеваний, что позволит проводить более точные и целевые лечебные мероприятия.

      Кластеризация и сегментация основаны на алгоритмах машинного обучения, которые автоматически определяют схожесть или различия между объектами и формируют кластеры или сегменты. Эти алгоритмы могут использовать различные подходы, такие как методы иерархической кластеризации, методы на основе плотности, методы разделения, а также комбинации этих методов.

      Рассмотрим пример кода для кластеризации данных в банковской сфере с использованием метода K-средних (K-means) в языке программирования Python:

      ```python

      # Импорт необходимых библиотек

      import pandas as pd

      import numpy as np

      from sklearn.cluster import KMeans

      import matplotlib.pyplot as plt

      # Загрузка данных

      data = pd.read_csv("bank_data.csv") # Предположим, у нас есть файл с данными о клиентах банка

      # Подготовка данных

      X = data[['Age', 'Income']] # Выбираем признаки, по которым будем проводить кластеризацию

      # Масштабирование данных

      from sklearn.preprocessing import StandardScaler

      scaler = StandardScaler()

      X_scaled = scaler.fit_transform(X)

      # Определение оптимального числа кластеров

      inertia = []

      for k in range(1, 10):

      kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)

      kmeans.fit(X_scaled)

      inertia.append(kmeans.inertia_)

      # Визуализация графика локтя

      plt.plot(range(1, 10), inertia, marker='o')

      plt.xlabel('Number of clusters')

      plt.ylabel('Inertia')

      plt.title('Elbow Method')

      plt.show()

      # Выбор оптимального числа кластеров

      k = 3 # По графику локтя видим, что оптимальное число кластеров равно 3

      # Применение метода K-средних

      kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)

      kmeans.fit(X_scaled)

      # Добавление меток кластеров в данные

      data['Cluster'] = kmeans.labels_

      # Вывод результатов

СКАЧАТЬ