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机器学习聚类网购人群购买意图分析

上传者: 2023-03-12 19:58:20上传 IPYNB文件 262.46KB 热度 11次

基于数据online shoppers intention进行网购人群购买意图的聚类情况分析。包括数据预处理,对分类数据转换为数值数据,再进行one hot编码。运用轮廓系数法进行评价,轮廓系数(Silhouette Coefficient)是聚类效果好坏的一种评价方式。轮廓系数的值介于-1和1之间,越趋近于1代表内聚度和分离度都相对较优。分别使用K-means聚类、层次聚类和DBSCAN聚类方法。文件中将n值改为2可以准确地判断聚类效果。

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用户评论
码姐姐匿名网友 2025-01-15 20:34:37

作者对机器学习应用于聚类问题的解释非常清晰,让人容易理解这个复杂的概念。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 16:08:18

文件提供了简单明了的方法和技巧,帮助读者更好地开展网购人群购买意图分析。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 11:18:57

虽然篇幅有限,但文件提供了足够的信息和参考资料,为读者进一步研究提供了指引。

码姐姐匿名网友 2025-01-16 00:56:32

这篇文件全面研究了网购人群购买意图分析,对于想要了解这一领域的人来说很有价值。