企业官网建设流程全解析

鞍山一般做一个网站需要多少钱,网页翻页电子书制作模板,网站开发从零到上线,济南建设网站的公司吗聚类算法四(如 KMeans)本身只会根据特征相似性分组#xff0c;而不会自动告诉你“这些组代表什么”。因此#xff0c;需要对聚类Q结果进行解释与命名(簇定义)。 两种确定簇含义的思路: 一、聚类前选定特征(目标导向型) 在开始聚类时就只选取你认为与目标含义相关的特征。例如…聚类算法四(如 KMeans)本身只会根据特征相似性分组而不会自动告诉你“这些组代表什么”。因此需要对聚类Q结果进行解释与命名(簇定义)。两种确定簇含义的思路:一、聚类前选定特征(目标导向型)在开始聚类时就只选取你认为与目标含义相关的特征。例如:要分析“消费者购买习惯”只使用购买金额、频率、种类等特征而不使用年龄或行业等无关特征。这样得到的簇其含义自然与“购买习惯”相关。二、聚类后再特征选择Q(数据驱动口型)先用所有特征进行聚类然后把聚类结果(簇标签)当作“目标变量”把原始特征作为输入变量。再训练一个监督学习模型(如决策树、随机森林四)通过特征重要性(Feature lmportance)来识别哪些特征最能区分不同簇。注:其核心思想为把聚类结果当标签再反过来训练监督模型解释它通过监督学习的可解释性来反推聚类的结构。总结:聚类的目标不是简单分组而是要用合适特征构建有意义的簇;通过模型解释或特征重要性识别关键特征;将簇定义为具有业务或科学意义的群体类型。浙大疏锦行