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机器学习:基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

i阿极 2024-06-17 10:19:03
简介机器学习:基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

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机器学习:基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

作者:i阿极

作者简介:Python领域新星作者、多项比赛获奖者:博主个人首页

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1、Kmeans原理

K-means算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中,使得同一簇内的样本点相似度较高,不同簇之间的相似度较低。
下面我们以一个简单案例对KMeans算法的原理进行解释,该案例目的是将样本点聚成3个类别(K=3)
在这里插入图片描述

下面是K-means算法的详细步骤:

  • 初始化:选择k个初始聚类中心,可以是随机选择或根据某种启发式方法选择。聚类中心通常是从数据集中选取的k个样本点。

  • 分配样本点:对于每个样本点,计算其与各个聚类中心的距离(如欧氏距离),将样本点分配给距离最近的聚类中心所在的簇。

  • 更新聚类中心:对于每个簇,计算其所有样本点的均值,将该均值作为新的聚类中心。

  • 重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

  • 输出结果:最终得到k个聚类簇,每个簇包含一组样本点。

K-means算法的特点:

  • K-means算法是一种迭代算法,通过多次迭代来优化聚类结果。
  • K-means算法基于距离度量来进行样本点的分配和聚类中心的更新。
  • K-means算法对离群点敏感,离群点可能会影响聚类结果。
  • K-means算法要求事先指定聚类的个数k。

K-means算法的优化方法:

  • 通过增加迭代次数或设置收敛条件来控制算法的迭代次数。
  • 使用更好的初始化方法,如K-means++算法,可以更好地选择初始聚类中心。
  • 对于离群点的处理,可以使用基于距离的异常值检测方法,或者采用基于密度的聚类算法。

2、实验环境

Python 3.9

Jupyter Notebook

Anaconda

3、Kmeans简单代码实现

3.1构造数据

import numpy as np
data = np.array([[3, 2], [4, 1], [3, 6], [4, 7], [3, 9], [6, 8], [6, 6], [7, 7]])

3.2可视化展示

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c="red", marker='o', label='samples')  # 以红色圆圈样式绘制散点图并加上标签
plt.legend()  # 设置图例,图例内容为上面设置的label参数
plt.show()

在这里插入图片描述

3.3聚类成二分类

from sklearn.cluster import KMeans
kms = KMeans(n_clusters=2)
kms.fit(data)

在这里插入图片描述

3.4获取结果

label = kms.labels_
print(label)

3.5结果可视化

plt.scatter(data[label == 0][:, 0], data[label == 0][:, 1], c="red", marker='o', label='class0')  # 以红色圆圈样式绘制散点图并加上标签
plt.scatter(data[label == 1][:, 0], data[label == 1][:, 1], c="green", marker='*', label='class1')  # 以绿色星星样式绘制散点图并加上标签
plt.legend()  # 设置图例

在这里插入图片描述

3.6聚类成3类

kms_3 = KMeans(n_clusters=3)
kms_3.fit(data)
label_3 = kms_3.labels_
print(label_3)

在这里插入图片描述

3.7结果可视化

plt.scatter(data[label_3 == 0][:, 0], data[label_3 == 0][:, 1], c="red", marker='o', label='class0')  # 以红色圆圈样式绘制散点图并加上标签
plt.scatter(data[label_3 == 1][:, 0], data[label_3 == 1][:, 1], c="green", marker='*', label='class1')  # 以绿色星星样式绘制散点图并加上标签
plt.scatter(data[label_3 == 2][:, 0], data[label_3 == 2][:, 1], c="blue", marker='+', label='class2')  # 以蓝色加号样式绘制散点图并加上标签
plt.legend()  # 设置图例

在这里插入图片描述

4、Kmeans案例实战

4.1案例背景

银行通常拥有海量的客户,对于不同的客户,银行需要进行不同的营销与工作开展策略,例如对于高收入且风险承受能力强的客户,可以进行重点挖掘业务机会,例如可以给他推销一些收益率高但周期相对较长的理财产品;而对于低收入且风险承受能力较弱的客户,则需要制定不同的营销与工作策略。因此对于银行来说,通常需要将客户进行分群处理,对于不同分群的客户进行不同的处理。

4.2读取数据

import pandas as pd 
data = pd.read_excel('客户信息.xlsx')
data.head(10)

在这里插入图片描述

4.2可视化展示

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1], c="green", marker='*')  # 以绿色星星样式绘制散点图
plt.xlabel('age')  # 添加x轴名称
plt.ylabel('salary')  # 添加y轴名称
plt.show()

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4.3数据建模

from sklearn.cluster import KMeans
kms = KMeans(n_clusters=3, random_state=123)
kms.fit(data)
label = kms.labels_
label = kms.fit_predict(data)
print(label)

在这里插入图片描述

4.4建模效果可视化展示

plt.scatter(data[label == 0].iloc[:, 0], data[label == 0].iloc[:, 1], c="red", marker='o', label='class0')  # 以红色圆圈样式绘制散点图并加上标签  
plt.scatter(data[label == 1].iloc[:, 0], data[label == 1].iloc[:, 1], c="green", marker='*', label='class1')  # 以绿色星星样式绘制散点图并加上标签 
plt.scatter(data[label == 2].iloc[:, 0], data[label == 2].iloc[:, 1], c="blue", marker='+', label='class2')  # 以蓝色加号样式绘制散点图并加上标签
plt.xlabel('age')  # 添加x轴名称
plt.ylabel('salary')  # 添加y轴名称
plt.legend()  # 设置图例

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风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。