机器学习实战-聚类分析KMEANS算法-25

KMEANS算法-NBA球队实力聚类分析

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = pd.read_csv('nba.csv')
data.head()

minmax_scaler = MinMaxScaler()
# 标准化数据
X = minmax_scaler.fit_transform(data.iloc[:,1:])
X[:5]

# 肘部法则
loss = []
for i in range(2,10):
    model = KMeans(n_clusters=i).fit(X)
    loss.append(model.inertia_)
    
plt.plot(range(2,10),loss)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

k = 4
model = KMeans(n_clusters=k).fit(X)

# 将标签整合到原始数据上
data['clusters'] = model.labels_

data.head()

for i in range(k):
    print('clusters:',i)
    label_data = data[data['clusters'] == i].iloc[:,0]
    print(label_data.values)

KMEANS算法-广告效果聚类分析

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans  
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

# 显示中文
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 载入数据，空格为间隔
df = pd.read_csv('ad_performance.txt', delimiter='\t')

# 数据概观
df.tail(5)

df.isnull().sum()

df.describe().round(3)

plt.figure(figsize=(12,10))  
# 画热力图，数值为两个变量之间的相关系数
p=sns.heatmap(df.corr(), annot=True) 
plt.show()

# 使用平均值替换缺失值
df['平均停留时间'] = df['平均停留时间'].fillna(df['平均停留时间'].mean())

# 字符串分类转整数分类
conver_cols = ['素材类型', '广告类型', '合作方式', '广告尺寸', '广告卖点']
        
# 用get_dummies进行one hot编码
dummy_df = pd.get_dummies(df[conver_cols])

# 清除原来的特征
df2 = df.drop(conver_cols, axis=1) 
# 当axis = 1的时候，concat就是行对齐，然后将不同列名称的两张表合并
df2 = pd.concat([df2, dummy_df], axis=1) 

df2.tail().T

# 获取数值特征转换成矩阵
scale_matrix = df2.iloc[:, 1:8]
# 建立MinMaxScaler模型对象
minmax_scaler = MinMaxScaler()
# 标准化数据
df2.iloc[:, 1:8] = minmax_scaler.fit_transform(scale_matrix)
X = np.array(df2.iloc[:,1:])

# 肘部法则
loss = []
for i in range(2,10):
    model = KMeans(n_clusters=i).fit(X)
    loss.append(model.inertia_)
    
plt.plot(range(2,10),loss)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

k = 4
model = KMeans(n_clusters=k).fit(X)

# 将最优情况的标签整合到原始数据上
df['clusters'] = model.labels_

# 每个聚类的样本量
cluster_count = pd.DataFrame(df.clusters.value_counts()).rename(columns={
     'clusters': 'counts'})
# 获取样本占比
cluster_count['percentage'] = (cluster_count['counts']/cluster_count['counts'].sum()).round(2)
cluster_count.head()

# 设置颜色
colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'
# 设置分离
explode=0.1,0.1,0.1,0.1
# 设置画幅
plt.figure(figsize=(5, 5))
# 作图
plt.pie(cluster_count.counts,explode=explode,labels=cluster_count.index,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True)
plt.show()

df.describe()

# 空列表，用于存储最终合并后的所有特征信息
cluster_features = []  
# 读取每个类索引
for line in range(k):  
    # 获得特定类的数据
    label_data = df[df['clusters'] == line]  
    # 获得数值型数据特征
    part1_data = label_data.iloc[:, 1:8]  
    # 得到数值型特征的描述性统计信息
    part1_desc = part1_data.describe().round(3) 
    # 得到数值型特征的均值
    merge_data1 = part1_desc.iloc[1, :]  
    # 获得字符串型数据特征
    part2_data = label_data.iloc[:, 8:-1]  
    # 获得字符串型数据特征的描述性统计信息
    part2_desc = part2_data.describe(include='all')  
    # 获得字符串型数据特征的最频繁值
    merge_data2 = part2_desc.iloc[2, :]  
    # 将数值型和字符串型典型特征沿行合并
    merge_line = pd.concat((merge_data1, merge_data2), axis=0)  
    # 将每个类别下的数据特征追加到列表
    cluster_features.append(merge_line)  
# 将列表转化为矩阵
cluster_pd = pd.DataFrame(cluster_features) 
# 将信息合并
all_cluster_set = cluster_count.join(cluster_pd).sort_index().T
all_cluster_set

聚类0：各方面的特征都不明显，换句话说就是效果比较平庸，没有明显的优势或短板。但这些“中庸”的广告媒体却构成了整个广告的主体。因此需要业务部门重点考虑其投放的实际价值。

聚类1：这类广告媒体在访问深度、平均停留时间、订单转化率以及平均搜索量等流量质量的特征上的表现较好，除了注册转化率较低外，该类渠道各方面比较均衡。更重要的是该类媒体的数量占据了31%的数量，因此是一类规模较大且综合效果较好的媒体。聚类1的广告渠道的短板是日均UV和平均注册率，因此该类媒体无法为企业带来大量的流量以及新用户。不过这类广告订单转化率高适合有关订单转化的提升。

聚类2：这类广告媒体渠道效果很好，特别是日均UV和用户停留时间表现很好，但综合其只占8%的媒体数量，由于实例比较少，不排除是因为个例导致效果扩大，可以合理增加此类渠道投放，继续深入测试其真实效果。

聚类3：这类渠道其日均UV还不错，平均注册率非常突出，证明这是一类“引流”+“拉新”的渠道，适合在大规模的广告宣传和引流时使用。