Я новачок в науці, і я отримав більшетеоретичне питання про алгоритм кластеризації k-засобу (або будь-якого іншого). На даний момент я намагаюся скласти сегментацію клієнтів, засновану на поведінкових даних. Ми створили кілька атрибутів, таких як: - відсоток, який клієнт купує товари для продажу - середня кількість товарів на час - середня ціна на продукт - частота купівлі товарів у магазині - та ще кілька.
Те, що ми намагаємося виконати, - це групиклієнти, які ведуть себе як один, тому ми можемо спілкуватися з ними на основі їхніх уподобань. Проблема полягає в тому, що я не знаю, чи результати кластеризації дають нам потрібні сегменти, з якими ми можемо працювати. Можливо, це визначить інші кластери, які добре для порівняльної поведінки, але не для практичного використання.
Моє питання так: було б кращевикористовувати алгоритм класифікатора, щоб я міг визначити цільову змінні, чи повинен я використовувати алгоритм кластеризації? І якщо мені потрібно вибрати алгоритм кластеризації, чи краще було б зменшити кількість атрибутів, щоб я трохи більше контролював, яким чином вони збираються?
Я сподіваюся, що ви, хлопці, допоможете мені з цією концептуальною проблемою.
Відповіді:
0 для відповіді № 1Якщо ви може використовувати класифікацію, то завжди використовуйте класифікацію.
Кластеризація є крихкою і не дуже добре визначеною проблемою. Ви не хочете створювати бізнес на алгоритми кластеризації.