一直強(qiáng)調(diào)學(xué)以致用，理論應(yīng)用于實(shí)踐。
“邂逅統(tǒng)計(jì)學(xué)”是理論加實(shí)踐，但實(shí)踐主要是作業(yè)演練，還可以更落地。
鏈接：邂逅統(tǒng)計(jì)學(xué)-當(dāng)TD遇到人大 http://www.itdecent.cn/p/31daefbdd2d1
那么什么更落地？工作更落地。 如何切入？薛老師講了聚類算法，而聚類算法在我們TD用的太多了，lookalike、客緣、人本實(shí)驗(yàn)室等許多地方都有應(yīng)用，也包括我之前做的智能招商項(xiàng)目，聚類商場(chǎng)，對(duì)商場(chǎng)進(jìn)行定位。
于是便有了此文“聚類算法從理論到實(shí)踐”。
我們先回顧一下薛老師的課程，打好理論基礎(chǔ)：
薛老師結(jié)合實(shí)際案例“探討北京供暖季空氣質(zhì)量的區(qū)域劃分”講解了聚類算法。
目標(biāo)：根據(jù)供暖季的PM2.5、AQI、CO、NO2、O3、SO2均值進(jìn)行區(qū)域劃分
方法：聚類分析，基于多個(gè)變量依某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)據(jù)分成若干小類，類內(nèi)個(gè)體在多個(gè)變量取值上具有較高相似性，間的差異較大。
我們先了解以下基礎(chǔ)知識(shí)：
1.距離，劃分小類的依據(jù)，定義某種距離，距離越近越應(yīng)聚成一小類;距離越遠(yuǎn)越應(yīng)分屬于不同的小類
常見(jiàn)的距離，幾何概念，如二維或三維等幾何空間的歐幾里德距離，把每條數(shù)據(jù)(監(jiān)測(cè)點(diǎn))看成是p維(6維)空間上的點(diǎn),在點(diǎn)和點(diǎn)之間定義距離，注意消除量綱的影響
距離的取值：
（1）最短距離法(nearest neighbor):兩類間的距離定義為兩類中距離最近的兩個(gè)個(gè)案之間的距離
（2）最長(zhǎng)距離法(furthest neighbor)：兩類間的距離定義為兩類中距離最遠(yuǎn)的兩個(gè)個(gè)案之間的距離
（3）平均鏈鎖法(within-groups linkage)：兩類之間的距離定義為兩類個(gè)案之間距離的平均值。包括：
組間平均鏈鎖法(between-groups linkage):只考慮兩類間個(gè)案的距離
組內(nèi)平均鏈鎖法（With-groups linkage)：考慮所有個(gè)案間的距離(類內(nèi)離散)
2.層次性，聚類過(guò)程具有一定的層次性，某個(gè)類是另個(gè)類的子類，通常以合并(凝聚)方式聚類
首先,每個(gè)個(gè)體自成一類
其次,將最近的個(gè)體聚成一小類
然后,將最近的小類或個(gè)體再聚成一類
重復(fù)上述過(guò)程,即把所有個(gè)體和小類聚集成越來(lái)越大的類，直到所有個(gè)體為一大類為止
了解完基礎(chǔ)知識(shí)后就開始實(shí)戰(zhàn)，進(jìn)行聚類，代碼及所有可能的聚類解如下：
那么問(wèn)題來(lái)了聚成多少小類比較合適？原則上是可合并類間距離小的小類。
這時(shí)我們需要借助碎石圖研究，最終認(rèn)為聚成4類比較恰當(dāng)，如下：
回顧完課程，打好理論基礎(chǔ)后，我們就結(jié)合工作進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)，以我現(xiàn)在做的智能招商項(xiàng)目里的聚類商場(chǎng)，對(duì)商場(chǎng)進(jìn)行定位為例。
先介紹一下項(xiàng)目背景，咨詢及業(yè)務(wù)部門反饋商業(yè)地產(chǎn)客戶對(duì)大數(shù)據(jù)支持的智能招商方面有需求，主要是計(jì)算商場(chǎng)內(nèi)不同品牌、品類之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
初步調(diào)研后發(fā)現(xiàn)：
2017年新開業(yè)的商業(yè)項(xiàng)目累計(jì)突破5000家，品牌需求量達(dá)10萬(wàn)個(gè)以上，潛力巨大。
商業(yè)項(xiàng)目一方面頻現(xiàn)業(yè)態(tài)配比不合理，定位老化等問(wèn)題，另一方面又難以突破區(qū)域限制，引進(jìn)差異化品牌，使得商業(yè)項(xiàng)目的招商需求遠(yuǎn)大于品牌供給。
在商場(chǎng)井噴式爆發(fā)的背景下，品牌方選擇哪里開店，便是其首要問(wèn)題。在品牌選址過(guò)程中，商圈分析、周邊環(huán)境、交通狀況、人口密度、區(qū)位購(gòu)買力、業(yè)態(tài)布局、客群挖掘、品牌畫像等服務(wù)都是痛點(diǎn)。
因此，鏈接品牌方與項(xiàng)目方成為行業(yè)新訴求。為品牌方帶來(lái)拓展計(jì)劃、加盟代理、品牌推薦、品牌秀場(chǎng)等多種支持，為項(xiàng)目方提供商鋪招商、業(yè)態(tài)招商、項(xiàng)目推薦等服務(wù)都是我們招商探索的方向。
做招商的第一步就是了解商場(chǎng)，做一個(gè)商場(chǎng)畫像，了解商場(chǎng)的特點(diǎn)及定位，然后才能進(jìn)行引進(jìn)差異化或者互補(bǔ)的品牌等一系列的工作。
綜合我們的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求，我們選取了商場(chǎng)的規(guī)模（擁有的品牌數(shù)）和商場(chǎng)品牌業(yè)態(tài)占比（服飾鞋帽、家居廚具、麗人、箱包）等因素進(jìn)行聚類。
我們選用了Python sklearn.cluster 的KMeans算法進(jìn)行聚類。
理論與現(xiàn)實(shí)總有距離，僅有薛老師的基礎(chǔ)講解還不夠，我們需要進(jìn)一步了解Python中KMeans算法的相關(guān)使用，尤其是參數(shù)這一塊。
參考文檔：
貼心的附上漢化后的文檔：
http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242
有些同學(xué)可能會(huì)懵，這么多參數(shù)，怎么玩。
參數(shù)多，但很多都用不上，視你的需求而定，在這里，我說(shuō)一下我使用的幾個(gè)參數(shù)：
1. n_clusters：整形，缺省值=8，生成的聚類數(shù)，即產(chǎn)生的質(zhì)心（centroids）數(shù)
即最后商場(chǎng)可以分為幾類，一般會(huì)由咨詢結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景給一個(gè)大概的范圍，我們?cè)谒惴ㄖ羞M(jìn)行調(diào)試，不斷迭代，直至有一個(gè)理想的結(jié)果。
2. n_init和max_iter
n_init：整形，缺省值=10，用不同的質(zhì)心初始化值運(yùn)行算法的次數(shù)，最終解是在inertia意義下選出的最優(yōu)結(jié)果。
max_iter：整形，缺省值=300，執(zhí)行一次k-means算法所進(jìn)行的最大迭代數(shù)。
這個(gè)我們視源數(shù)據(jù)大小和算法生成的結(jié)果來(lái)調(diào)，因?yàn)樵磾?shù)據(jù)不大，我們希望有一個(gè)較好的結(jié)果，因此參數(shù)調(diào)的較大，我們把max_iter調(diào)成了5000，取得了一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。
3.n_jobs：整形數(shù)，指定計(jì)算所用的進(jìn)程數(shù)。內(nèi)部原理是同時(shí)進(jìn)行n_init指定次數(shù)的計(jì)算。
若值為 -1，則用所有的CPU進(jìn)行運(yùn)算。若值為1，則不進(jìn)行并行運(yùn)算，這樣的話方便調(diào)試。若值小于-1，則用到的CPU數(shù)為(n_cpus + 1 + n_jobs)。因此如果 n_jobs值為-2，則用到的CPU數(shù)為總CPU數(shù)減1。
我們用的-1，即所有的CPU進(jìn)行運(yùn)算。
完成算法的計(jì)算后，就需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行輸出了。
我們輸出了聚類結(jié)果，部分?jǐn)?shù)據(jù)如下表：
第一列l(wèi)abel即代表聚類后的分類，同一個(gè)label代表在同一類。
聚類結(jié)果有了，但我們無(wú)法很直觀的看出每一類的特點(diǎn)，因此，我們求了每一類中心點(diǎn)的規(guī)模和業(yè)態(tài)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如下表：
期間和后續(xù)還遇到了一些問(wèn)題，在此就不一一展開，歡迎感興趣的同學(xué)一起探討。
學(xué)習(xí)算法為的就是應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)，不然就是屠龍之術(shù)。
想要解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，常常需要算法來(lái)做支撐。
兩者相輔相成，學(xué)以致用，理論應(yīng)用于實(shí)踐。
“路漫漫其修遠(yuǎn)兮，吾將上下而求索”。
