一.分组 1.语法 grouped= df.groupby(by='columns name') # grouped是一个DataFrameGroupBy对象,是可迭代的(遍历) # grouped中的每一个元素都是一个元祖 # 元祖: (索引(分组的值), 分组之后的DataFrame) 2.取值 grouped.count() # 获取分组中非NaN的数量 grouped.count()[['M']] # 获取M列索引的值, 注意 [['M']] 结果的type是DataFrame grou

  kmeans聚类相信大家都已经很熟悉了.在Python里我们用kmeans通常调用Sklearn包(当然自己写也很简单).那么在Spark里能不能也直接使用sklean包呢?目前来说直接使用有点困难,不过我看到spark-packages里已经有了,但还没有发布.不过没关系,PySpark里有ml包,除了ml包,还可以使用MLlib,这个在后期会写,也很方便. 首先来看一下Spark自带的例子: from pyspark.mllib.linalg import Vectors from py

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部分数据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略. 一.分析方法和过程 1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3.建模与应用 传统的识别客户价值应用最广泛的模型主要通过3个指标(最近消费时间间隔(Recency).消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出价值高

Spark:聚类算法 Kmeans聚类 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值.K-Means聚类算法主要分为三个步骤:(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心反复执行(2).(3),直到聚类中心不

TSNE提供了一种有效的数据降维方式,让我们可以在2维或3维的空间中展示聚类结果. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp inputfile = 'data/consumption_data.xls' outputfile = 'tmp/d

实例要求:以sklearn库自带的iris数据集为例,使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型,并且完成预测类别功能以及聚类结果可视化. 实例代码: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.cluster import KMea

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

1. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分,划分后每个群组内部各对象相似度很高,而不同群组之间的对象彼此相异度很高. *** 回归.分类.聚类的区别 : 有监督学习 --->> 回归,分类    /   无监督学习  --->>聚类 回归 -->>产生连续结果,可用于预测 分类 -->>产生连续

线性.逻辑回归.input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列.特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit().evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称.可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlOptimizer(),可以任意改动传到LinearClassifier. 随机森林.包含多个决策树分类器及回归算法.处理不平衡分类资料集,极大平衡误差.Kaggle数据科学竞赛,延伸版XGBoost.

转自:https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html 题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中

软件:IDEA2014.Maven.HanLP.JDK: 用到的知识:HanLP.Spark TF-IDF.Spark kmeans.Spark mapPartition; 用到的数据集:http://www.threedweb.cn/thread-1288-1-1.html(不需要下载,已经包含在工程里面): 工程下载:https://github.com/fansy1990/hanlp-test . 1.问题描述 现在有一个中文文本数据集,这个数据集已经对其中的文本做了分类,如下: 其中每个

题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍: 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv,将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类.(注:其中的driv

1.导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.

获取聚类结果中每一类的数据,该数据类型是DataFrame 思路:获取clf_KMeans的标签,我这里是聚三类,标签就是0,1,2 将Label转成Series类型,再筛选出指定标签的res0,我筛选了1 最后在DataFrame里获取Label为1的数据 import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeans # 建立模型.n_clusters参数用来设置分类个数,即K值,这里表示将样本分为两类. clf_KMeans = KMeans(n

简单操作 Python-层次聚类-Hierarchical clustering >>> data = pd.Series(np.random.randn(10),index=[['a','a','a','b','b','c','c','d','d','d'],[1,2,3,1,2,1,2,3,1,2]]) >>> data a 1 -0.168871 2 0.828841 3 0.786215 b 1 0.506081 2 -2.304898 c 1 0.864875

kmeans是一种无监督的聚类问题,在使用前一般要进行数据标准化, 一般都是使用欧式距离来进行区分,主要是通过迭代质心的位置 来进行分类,直到数据点不发生类别变化就停止, 一次分类别,一次变换质心,就这样不断的迭代下去 优势:使用方便劣势:1.K值难确定 2. 复杂度与样本数量呈线性关系 3.很难发现形状任意的簇 4.容易受初始点的影响 python中使用 sklearn.cluster 模块,使用的时候需要指定参数 第一步:导入数据,提取数据中的变量保存为X import pandas as

不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心: 2.求该高维球内质心,并将高维球的球心移动至该质心处: 3.重复2,直到高维球内的密度随着继续的球心滑动变化低于设定的阈值,算法结束 具体的原理可以参考下面的地址,笔者读完觉得说的比较明了易懂: http://blo

K-Means简介 步,直到每个簇的中心基本不再变化: 6)将结果输出. K-Means的说明 如图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示:       (a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的.       (b)假设数据集可以分为两类,令K=2,随机在坐标上选两个点,作为两个类的中心点.       (c-f)演示了聚类的两种迭代:           先划分,把每个数据样本划分到最近的中心点那一簇:           划分完后,更新每个簇的

目录 Part I. Gentle Overview of Big Data and Spark Overview 1.基本架构 2.基本概念 3.例子(可跳过) Spark工具箱 1.Datasets: Type-Safe Structured APIs 2.Structured Streaming 3.Machine Learning and Advanced Analytics 4.Lower-Level APIs Part II. Structured APIs-DataFrames,