利用集群分析掌握消費者輪廓，Python實作（一） | 私立大學五星教授網

2019年7月23日 — 套用在商業場景中，剛好可以藉由區分出不同的消費者，來更了解我們的客戶族群分佈，進而將顧客與產品價值的「甜蜜點」連結在一起。如果手邊有顧客資料，不妨試 ...

2019年7月29日 — Kmeans · 1. 先從樣本點鐘隨機挑選K個質心，作為初始的集群中心。 · 2. 指定每個樣本到它最近的「質心」 · 3. 移動質心到樣本點的中心 · 4. 重複步驟2、3， ...

1. Introduction¶ ... 集群分析是一種非監督的機器學習方法，原理是依據樣本之間的共同屬性、特徵等，將比較相似的樣本聚集在一起，行程集群（cluster）。通常會以距離作為分群的 ...

聚类，也叫做聚类分析，它是一门对数据进行统计分析的方法。聚类过程中，我们依据对象的属性，将相似的对象归位一类。例如，下面这张图，我们可以明显感觉数据点可被聚为4 类。

2024年2月18日 — 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的对象分组在一起。在Python中，我们可以使用许多库进行聚类分析，其中最常用的是Scikit-learn。

2021年5月10日 — SKlearn 工具包提供了多种聚类分析算法：原型聚类方法（Prototype）、密度聚类方法（Density）、层次聚类方法（Hierarchical）、模型聚类（Model），等等，原型聚类 ...

2021年8月20日 — KMeans聚类是一种广泛应用的无监督机器学习算法，主要用于数据的分类和聚类。它的主要目的是将相似的数据点归入同一个类别（簇），通过寻找数据点间的最优分组 ...

集群分析(Cluster Analysis) 是資料科學中常見的資料處理方法，其主要目的是被用來找出資料中相似的群聚，透過集群分析後，將性質相近的資料群聚在一起，以方便使用者可以 ...

2020/3/15-3/16 K-means Clustering (K-means 集群分析). K-means Clustering，顧名思義它是一種Clustering Algorithm。 Clustering 的中文可以翻作分群、集群或聚類。