【火炉炼AI】机器学习027-项目案例：用聚类算法建立客户细分模型
(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )
客户细分是市场营销成功的前提，我们从市场中获取的数据一般都没有标记，要想对这些市场数据进行客户细分，将客户划分簇群，这也是一种典型的无监督学习问题。
本项目拟用各种不同的聚类算法来建立客户细分模型，并比较这些聚类算法在这一问题上的优虐。
1. 准备数据集
本项目案例所使用到的原始数据集来源于: UCI大学数据集，这个数据集来源于一个批发商，一共包含有440个样本数据，每个样本数据包含有8列，但是其中的6列作为features，此处由于是无监督学习，不需要标记，故而只需要其中的六列数据，这些数据的说明如下表所示。
对于这6个features，数据集已经告诉我们这6列的min,max mean等信息，我把它们整理成一个表格，如下所示：
数据集的加载可以采用pd.read_csv函数来完成，代码可以参考我的github,下面我们随便选择两个feature，将其绘制到二维平面图上，看看这些数据点的分布情况，比如下图：
2. 构建均值漂移聚类模型
本项目用均值漂移算法来构建模型，模型的构建和训练过程和我以前的文章【火炉炼AI】机器学习022-使用均值漂移聚类算法构建模型一样，如下代码，只不过该代码还打印出聚类后簇群的数量，并把每一种簇群的质心点位置打印出来。
# 构建均值漂移聚类模型from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidthbandwidth=estimate_bandwidth(dataset,quantile=0.8,n_samples=len(dataset))meanshift=MeanShift(bandwidth=bandwidth,bin_seeding=True)meanshift.fit(dataset) # 使用评估的带宽构建均值漂移模型，并进行训练labels=meanshift.labels_cluster_num=len(np.unique(labels))centroids=meanshift.cluster_centers_# 下面打印出簇群种类，和质心位置信息print('Number of Clusters: {}'.format(cluster_num))print('\t'.join([col_name[:5] for col_name in col_names]))for centroid in centroids:print('\t'.join(str(int(x)) for x in centroid))
————————————-输———出——————————–
Number of Clusters: 8
Fresh Milk Groce Froze Deter Delic
9632 4671 6593 2570 2296 1248
40204 46314 57584 5518 25436 4241
16117 46197 92780 1026 40827 2944
22925 73498 32114 987 0 903
112151 29627 18148 16745 4948 8550
36847 43950 0 36534 239 47943
32717 16784 13626 60869 1272 5609
8565 4980 67298 131 38102 1215
——————————————–完————————————-
由此可见，均值漂移算法自动将本项目的数据集划分为8个不同类别，那么怎么查看聚类算法的效果图了？我先自定义了一个显示函数，用于展示各种不同聚类算法在不同数据集上的聚类效果，这个函数有一定的通用性，不仅可以可以用于均值漂移算法，还可以用于其他的各种聚类算法。如下为代码和运行结果。
def visual_cluster_effect(cluster,dataset,title,col_id):assert isinstance(col_id,list) and len(col_id)==2,'col_id must be list type and length must be 2'labels=cluster.labels_ # 每一个样本对应的簇群号码#print(labels.shape) # (440,) 440个样本markers=['.',',','o','v','^','<','>','1','2','3','4','8','s','p','*','h','H','+','x','D','d','|']colors=['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan']# 将数据集绘制到图表中plt.figure()for class_id in set(labels):one_class=dataset[class_id==labels]print('label: {}, smaple_num: {}'.format(class_id,len(one_class)))plt.scatter(one_class[:,0],one_class[:,1],marker=markers[class_id%len(markers)],c=colors[class_id%len(colors)],label='class_'+str(class_id))plt.legend()# 将中心点绘制到图中centroids=meanshift.cluster_centers_#print(centroids.shape)# eg (8, 6) 8个簇群，6个featuresplt.scatter(centroids[:,col_id[0]],centroids[:,col_id[1]],marker='o',s=100,linewidths=2,color='k',zorder=5,facecolors='b')plt.title(title) plt.xlabel('feature_0')plt.ylabel('feature_1')plt.show()
使用这个函数，我们可以看到本聚类算法在数据集上的表现，如下代码中，我们主要查看Fresh vs milk这一类产品的聚类效果。
visual_cluster_effect(meanshift,dataset,'MeanShift-X=fresh,y=milk',[0,1]) # X=fresh， y=milk
————————————-输———出——————————–
label: 0, smaple_num: 428
label: 1, smaple_num: 3
label: 2, smaple_num: 1
label: 3, smaple_num: 1
label: 4, smaple_num: 3
label: 5, smaple_num: 1
label: 6, smaple_num: 1
label: 7, smaple_num: 2
——————————————–完————————————-
visual_cluster_effect(meanshift,dataset,'MeanShift-X=grocery,y=delica',[2,5]) # X=grocery， y=delicassen
从上面的图中我们很难看出模型到底是好还是坏，那我们就用指标来判断吧，前面我们学习过轮廓系数，可以用来评估模型的优虐，如下是评价代码。
# 使用轮廓系数评估模型的优虐from sklearn.metrics import silhouette_scoresi_score=silhouette_score(dataset,meanshift.labels_,metric='euclidean',sample_size=len(dataset))print('si_score: {:.4f}'.format(si_score))
————————————-输———出——————————–
si_score: 0.6548
——————————————–完————————————-
########################小**********结###############################
1，本文的数据集基本上都是已经处理过的，我们只需要加载后即可使用。
2，构建均值漂移算法的模型和训练该模型非常简单，但是里面额quantile参数可能需要进行优化才能得到最佳值。
3，为了查看本聚类算法在数据集上的表现优虐，我们先通过数据可视化，将聚类之后的簇群以及簇群质心绘制到图标中，这是一个多features数据集，故而数据的可视化只能一次取其中的两列来查看。
4，另外，我们还用轮廓系数来评估模型的好坏，此处模型的轮廓系数为0.6548，貌似不是太差，但也不是太好，看来还有优化空间，或者，我们可以采用其他算法来构建模型，比如前面我们学习到的K-means，DBSCAN，凝聚层次聚类等，看看其轮廓系数。
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注：本部分代码已经全部上传到（我的github）上，欢迎下载。
参考资料:
1, Python机器学习经典实例，Prateek Joshi著，陶俊杰，陈小莉译
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