标签：tier3 tier2 tier4 means cluster 聚类 import prototype 聚类分析

1. 分析目标

本项目旨在使用聚类算法对110个城市进行分类与排序，以寻找客观真实的城市分层方法、支持业务运营与决策。

2. 数据集

数据集来源于某互联网公司，特征值标签已做脱敏处理。数据集尺寸为111行×5列，第一行为标题行，其余110行为实例。

• 第一列：城市名，将作为index不参与模型计算；
• 第二列：特征值a，以数值表现的分类变量，1代表评价最好、4代表最差；
• 第三列：特征值b，数值型变量，数值越高对业务积极影响越大；
• 第四列：特征值c，数值型变量，数值越高对业务消极影响越大；
• 第五列：特征值d，数值型变量，数值越高对业务积极影响越大。

3. 方法论

首先，由于数据集呈现分类变量与数值变量混合的特点，本次数据分析将采用以下两种算法并在分析结束后进行对比择优：

• K-means算法：需要将分类变量a转换为哑变量，使其成为数值型变量，然后通过计算欧几里得距离得出聚类结果。算法运行结束后将使用轮廓系数评价聚类效果。
• K-prototype算法：无需创建哑变量，将分别为分类变量计算汉明距离、为数值型变量计算欧几里得距离然后得出聚类结果。算法运行结束后将使用成本函数评价聚类效果。

其次，数值型变量b、c、d的量纲明显不等，为避免量纲影响距离计算中不同变量的权重，需要对变量b、c、d进行处理。由于不知道是否符合正态分布，在这里使用归一化而非标准化。

最后，由于机器无法理解业务场景，算法本身无法对不同聚类进行排序。在找到合理聚类方法后需要人工构建一个聚类评价指标以实现排序。

本项目基于python 3.7.3，使用的库包括pandas、numpy、sklearn、matplotlib、seaborn、kmodes，具体代码详见附录。

4. 预处理

预处理步骤包括：

• 使用MinMaxScaler对变量b，c，d进行归一化
• 使用get_dummies为变量a创建哑变量

处理结束后的数据集如下所示（仅展示前五行为例）：

城市	a_1	a_2	a_3	a_4	a	b	c	d
三亚	0	0	1	0	3	0.016206	0.009198	0.00757
上海	1	0	0	0	1	1	1	1
东莞	0	0	1	0	3	0.314485	0.187345	0.299205
中山	0	0	0	1	4	0.109215	0.060833	0.057343
临沂	0	0	0	1	4	0.106044	0.035673	0.018547

5. 分析过程

5.1 K-means

 

• 参与运算的列：a_1，a_2，a_3，a_4，b，c，d
• 手肘法求解最优k值（聚类数量）：k=3
• k=3时的轮廓系数评价：

• 聚类间距：

• 解读：虽然聚类间距良好，但是聚类2的轮廓系数过低，说明聚类2的聚合效果不好。在检视聚类2时发现其包含北京、上海、牡丹江、大庆等城市，有悖常规认知，说明该聚类不合理。
• 结论：k-means聚类结果不可用。

5.2 K-prototype

• 参与运算的列：a，b，c，d
• 手肘法求解最优k（使用成本函数制图）：k=4

注1：python中计数从0开始计，所以横轴数值为聚类数量-1

注2：此方法结果具有随机性，有时会产生不止一个肘点，存在最优解和次优解。为确保k=3为最优解，此过程被运行了十次，最后验证最优解众数为3。

• 解读：分为四个聚类时，四个聚类所包含的城市符合一、二、三、四线城市的常规认知，说明聚类接近真实情况。
• 结论：K-prototype的聚类结果较为真实客观，可以采用。

6. 聚类排序

为实现聚类排序，首先调取了每个聚类的质点：

	Centroids（Min-max Scaled）				Centroids（原数据）
Cluster	a	b	c	d	a	b	c	d	Count
0	4	0.05	0.02	0.01	4	3853.19	6638.98	56.46	48
1	2	0.66	0.52	0.59	2	38517.47	178333.07	3119.33	6
2	2	0.31	0.17	0.15	2	18678.75	60002.46	785.96	24
3	3	0.10	0.04	0.03	3	7053.54	16004.42	148.87	32

此处需要基于业务理解构建一个作为聚类评价指标。四个特征值的业务重要程度一致，因此需要采用等权重计算每个特征值的，但是变量c对总的贡献为负。但是，考虑到量纲的影响，仍需使用归一化的b、c、d作为其。如果将a作为数值型变量进行考量，也应当进行归一化处理，并且应注意数值越大实际上对的贡献越低。综上所述，的构建方法如下：

其中，

经计算，每个聚类的及排名如下：

Cluster	Score	Ranking
0	0.04	4
1	1.40	1
2	0.95	2
3	0.42	3

经检视，聚类1、2、3、0非常接近常规认知中的一、二、三、四线城市，证明排序合理。

 

7. 结论

经过使用k-prototype算法和构建聚类评价指标，成功将110个城市分为四个聚类及聚类排序。同时运用评价指标，结合归一化数据可对个体城市实现细粒度上的评价，从而得到每个聚类内部的城市排名情况或跨四个聚类的总体城市排名：

城市	a	b	c	d	cluster	cluster_tag	in-cluster_score	in-cluster_ranking
上海	1	57874	342463	5286	1	tier1	1.510	1
北京	2	40210	182647	3457	1	tier1	1.162	2
深圳	3	37620	160159	3228	1	tier1	1.116	3
苏州	2	34424	117925	1871	1	tier1	0.897	4
广州	3	29242	105356	2288	1	tier1	0.875	5
杭州	2	31735	161448	2586	1	tier1	0.834	6

 

城市	a	b	c	d	cluster	cluster_tag	in-cluster_score	in-cluster_ranking
东莞	3	18958	64856	1583	2	tier2	0.587	1
南京	2	23572	84459	1266	2	tier2	0.592	2
南昌	2	10282	36616	639	2	tier2	0.260	3
厦门	1	15059	70708	1073	2	tier2	0.369	4
合肥	2	18372	75802	724	2	tier2	0.377	5
哈尔滨	2	16126	29936	332	2	tier2	0.377	6
嘉兴	2	10918	35879	370	2	tier2	0.228	7
大连	2	13676	31977	358	2	tier2	0.311	8
天津	2	25428	65309	1010	2	tier2	0.649	9
宁波	2	21712	64354	928	2	tier2	0.538	10
常州	2	12683	29769	355	2	tier2	0.290	11
成都	3	30619	95611	918	2	tier2	0.681	12
无锡	2	18622	42607	632	2	tier2	0.463	13
武汉	2	21566	92360	1399	2	tier2	0.541	14
沈阳	2	23688	67889	735	2	tier2	0.543	15
泉州	2	15615	63454	761	2	tier2	0.346	16
温州	1	22346	72011	903	2	tier2	0.527	17
湖州	2	6299	17706	156	2	tier2	0.118	18
福州	1	15067	82398	1031	2	tier2	0.327	19
西安	3	23634	57532	1118	2	tier2	0.645	20
重庆	3	31119	76562	656	2	tier2	0.701	21
金华	2	15317	48394	568	2	tier2	0.346	22
长沙	2	19307	77104	822	2	tier2	0.416	23
青岛	2	18305	56769	526	2	tier2	0.393	24

 

城市	a	b	c	d	cluster	cluster_tag	in-cluster_score	in-cluster_ranking
三亚	3	2025	4000	42	3	tier3	0.023	1
九江	3	4582	8585	56	3	tier3	0.080	2
南宁	3	9909	23157	361	3	tier3	0.237	3
南通	3	10861	29783	219	3	tier3	0.216	4
台州	3	11892	27683	221	3	tier3	0.250	5
吉林	3	4658	6652	31	3	tier3	0.083	6
咸阳	3	3754	5903	49	3	tier3	0.065	7
太原	3	7675	16814	248	3	tier3	0.175	8
惠州	3	9378	29550	448	3	tier3	0.220	9
扬州	3	6396	16309	141	3	tier3	0.122	10
新乡	3	4417	6036	58	3	tier3	0.084	11
泰州	3	5609	15036	57	3	tier3	0.089	12
济南	3	13485	32222	297	3	tier3	0.293	13
淄博	3	4308	9902	68	3	tier3	0.071	14
湛江	3	3243	6016	36	3	tier3	0.048	15
潍坊	3	8754	20406	201	3	tier3	0.184	16
烟台	3	7611	15206	110	3	tier3	0.152	17
珠海	3	4775	12372	116	3	tier3	0.085	18
盐城	3	7908	21129	113	3	tier3	0.143	19
石家庄	3	13750	29776	462	3	tier3	0.339	20
绍兴	3	7073	22799	188	3	tier3	0.130	21
芜湖	3	4555	11467	63	3	tier3	0.072	22
荆州	3	3325	4988	20	3	tier3	0.050	23
营口	3	3574	5605	19	3	tier3	0.055	24
蚌埠	3	2961	6873	38	3	tier3	0.039	25
赣州	3	7994	16110	172	3	tier3	0.171	26
郑州	3	18906	42977	432	3	tier3	0.432	27
银川	3	6829	10248	149	3	tier3	0.153	28
镇江	3	6047	20610	101	3	tier3	0.092	29
长春	3	12492	22492	208	3	tier3	0.279	30
黄石	3	2118	4601	22	3	tier3	0.020	31
齐齐哈尔	3	4850	6836	18	3	tier3	0.085	32

 

城市	a	b	c	d	cluster	cluster_tag	in-cluster_score	in-cluster_ranking
中山	4	7305	21639	305	0	tier4	0.161	1
临沂	4	7125	13044	100	0	tier4	0.143	2
乌鲁木齐	4	1825	858	5	0	tier4	0.020	3
佛山	4	11138	33369	560	0	tier4	0.277	4
佳木斯	1	3781	6769	20	0	tier4	0.057	5
兰州	4	5566	10263	128	0	tier4	0.115	6
包头	4	2032	1750	27	0	tier4	0.027	7
呼伦贝尔	4	2499	2107	5	0	tier4	0.034	8
呼和浩特	4	3444	3478	63	0	tier4	0.066	9
唐山	4	4240	5776	25	0	tier4	0.073	10
商丘	4	4619	5356	17	0	tier4	0.083	11
大同	4	2213	2399	8	0	tier4	0.026	12
大庆	2	4379	4913	12	0	tier4	0.077	13
威海	2	5125	10654	83	0	tier4	0.094	14
安阳	4	2582	2371	21	0	tier4	0.038	15
宜昌	4	3298	3941	15	0	tier4	0.052	16
宝鸡	4	2565	1789	12	0	tier4	0.038	17
宿迁	4	3054	5249	19	0	tier4	0.042	18
岳阳	4	2784	3660	13	0	tier4	0.039	19
延边	4	3315	4166	6	0	tier4	0.050	20
开封	4	3523	2555	8	0	tier4	0.060	21
徐州	4	8302	16204	87	0	tier4	0.163	22
揭阳	2	4710	11208	90	0	tier4	0.082	23
日照	4	1190	2352	4	0	tier4	-0.002	24
昆明	4	8389	18251	177	0	tier4	0.176	25
景德镇	1	2304	5690	63	0	tier4	0.029	26
柳州	4	2279	4194	4	0	tier4	0.022	27
桂林	4	3379	4137	23	0	tier4	0.055	28
江门	4	2978	5948	27	0	tier4	0.040	29
泸州	4	2023	2084	5	0	tier4	0.021	30
洛阳	4	4999	4765	38	0	tier4	0.099	31
济宁	4	6007	11411	93	0	tier4	0.117	32
海口	4	4678	17398	148	0	tier4	0.074	33
淮北	4	1105	1636	8	0	tier4	-0.001	34
淮安	4	4921	8405	34	0	tier4	0.085	35
牡丹江	1	4140	5646	20	0	tier4	0.070	36
秦皇岛	4	2449	2005	18	0	tier4	0.035	37
绵阳	4	2895	4501	28	0	tier4	0.042	38
肇庆	4	2932	5465	47	0	tier4	0.044	39
舟山	1	2430	6081	40	0	tier4	0.027	40
西宁	4	1710	1616	19	0	tier4	0.017	41
贵阳	4	4506	7772	181	0	tier4	0.104	42
赤峰	4	3819	3971	19	0	tier4	0.066	43
运城	4	2850	1866	3	0	tier4	0.044	44
连云港	4	3454	6768	40	0	tier4	0.052	45
通辽	4	1702	1491	2	0	tier4	0.014	46
遵义	4	4835	5303	28	0	tier4	0.091	47
鞍山	4	3555	6398	12	0	tier4	0.051	48

 

 

 

 

附录：代码

K-means：

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
from yellowbrick.cluster import SilhouetteVisualizer
from yellowbrick.cluster import InterclusterDistance
from yellowbrick.model_selection import LearningCurve
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("notebook")

df = pd.read_csv('practice_2_clustering_with_cat.csv')
df.head()
df['a'] = df['a'].astype(object)
dummies = pd.get_dummies(df['a'], prefix='a')
bcd = df.iloc[:, 2:5]

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(bcd)
X_scaled = pd.DataFrame(x_scaled,columns=bcd.columns)
X_scaled = pd.concat([X_scaled,dummies], axis=1,)

# Elbow method 手肘法
plt.figure(figsize=(12,9))

model = KMeans()

visualizer = KElbowVisualizer(model, k=(1,8))
visualizer.fit(X_scaled)       
visualizer.show()

model=MiniBatchKMeans(n_clusters=3)
model.fit(X_scaled)
print("Predicted labels ----")
model.predict(X_scaled)
df['cluster'] = model.predict(X_scaled)

plt.figure(figsize=(12,9))

model=MiniBatchKMeans(n_clusters=3).fit(X_scaled)

visualizer = SilhouetteVisualizer(model, colors='yellowbrick')
visualizer.fit(X_scaled)      
visualizer.show()

plt.figure(figsize=(12,9))

visualizer = InterclusterDistance(model, min_size=10000)
visualizer.fit(X_scaled)
visualizer.show()

df = pd.concat([df,X_scaled], axis=1)
df

K-prototype

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
from yellowbrick.cluster import SilhouetteVisualizer
from yellowbrick.cluster import InterclusterDistance
from yellowbrick.model_selection import LearningCurve
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("notebook")
import numpy as np
import pandas as pd
from kmodes.kprototypes import KPrototypes
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('practice_2_clustering_with_cat.csv')
df.head()
df['a'] = df['a'].astype(object)

X = df.iloc[:, 1:5]
X.columns = ['a','b','c','d']
X.head()

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 
bcd = X.iloc[:,1:4]
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(bcd)
X_scaled = pd.DataFrame(x_scaled,columns=bcd.columns)
X = pd.concat([df['a'],X_scaled], axis=1)

X_matrix = X.values
cost = []
for num_clusters in list(range(1,9)):
    kproto = KPrototypes(n_clusters=num_clusters, init='Cao')
    kproto.fit_predict(X_matrix, categorical=[0])
    cost.append(kproto.cost_)
    
plt.plot(cost)
pd.DataFrame(cost)

kproto = KPrototypes(n_clusters=6, init='Cao')
clusters = kproto.fit_predict(X_matrix, categorical=[0])
print('====== Centriods ======')
kproto.cluster_centroids_
print()
print('====== Cost ======')
kproto.cost_

centroids = pd.concat([pd.DataFrame(kproto.cluster_centroids_[1]),pd.DataFrame(kproto.cluster_centroids_[0])], axis=1)
centroids
df['cluster'] = clusters
df.head()

 

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_46540173/article/details/106755272

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