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数据挖掘实战：基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群

2024年08月01日 • 算法 •我要评论
本实验基于KMeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类，我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果，我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息，帮助超市经营者更好地了解不同客户群体的需求和喜好，制定有针对性的营销策略和商品推荐，提高客户满意度和忠诚度。此外，实验还揭示了超市客户的购物行为规律，为超市优化商品陈列和促销策略提供了指导。

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目录

一、研究背景

二、算法原理

三、实验步骤

3.1加载数据集

3.2数据预处理

3.3确定聚类参数k

3.4 kmeans聚类

3.5聚类结果

 四、总结

完整代码

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文末福利

 

一、研究背景

        超市作为零售业的主要形式之一，在现代都市生活中扮演着重要角色。随着社会经济的发展和消费者需求的变化，超市经营者越来越意识到了客户细分的重要性。不同的客户群体有着不同的购物习惯、消费行为和偏好，了解并满足不同客户群体的需求，可以帮助超市提供更加个性化的服务和商品推荐，从而提升客户的满意度和忠诚度，促进超市的经营发展。

        为了实现客户细分，研究者和业界常常采用聚类分析的方法。kmeans算法作为一种常见的聚类算法，具有计算效率高、易于理解和实现的优点，被广泛应用于客户细分领域。

        因此，本实验旨在使用kmeans算法对超市客户进行聚类分群，从而识别出不同的客户群体，并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式，超市经营者可以更好地了解其客户群体，优化产品陈列和推广策略，提供更加个性化的购物体验，增加客户的购买频率和客单价，从而实现超市业务的增长和盈利能力的提升。

二、算法原理

        k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的k个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集x以及要分得的类别k,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化。

　　结合最小二乘法和拉格朗日原理，聚类中心为对应类别中各数据点的平均值，同时为了使得算法收敛，在迭代过程中，应使最终的聚类中心尽可能的不变。

k-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：

1）选取数据空间中的k个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；

2）对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类；

3）更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心，计算目标函数的值；

4）判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回2）。

三、实验步骤

3.1加载数据集

首先导入本次实验用到的第三方库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(font='simhei')
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 读取数据
data = pd.read_csv('mall_customers.csv')
data.head()

7ed1b9269fc441df99187af316372eb7.png​

使用shape属性查看数据大小

cae52b8fb0ff4ad3b52fd92d8dc3332f.png​

使用info函数查看数据基本信息

0436856f7a614827bdfd75d69ae2947f.png​

3.2数据预处理

这里我们需要将性别变量进行编码转化

99ef0f921fdf4ad49d77d8d54bd0157c.png​

3.3确定聚类参数k

方法1：肘部法则

        肘部法则（elbow method）是一种常用于确定kmeans聚类算法中参数k的方法。该方法通过绘制不同k值对应的聚类误差（通常是sse，sum of squared errors）的折线图，来寻找一个“肘点”，该点对应的k值即为较为合适的聚类数。

以下是使用肘部法则确定k的步骤：

  1. 选择一定范围的k值：首先，确定一个k值的范围，一般从较小的k开始，例如1到10或者更大的范围，具体根据问题的复杂程度而定。

  2. 计算聚类误差（sse）：对于每一个k值，使用kmeans算法进行聚类，并计算每个数据点到其所属簇中心的距离之和的平方，即sse。sse是衡量聚类效果的指标，表示样本点与其所属簇中心的紧密程度。

  3. 绘制肘部法则图：将不同k值对应的sse绘制成折线图（k-sse曲线图）。横坐标为k值，纵坐标为对应的sse值。

  4. 寻找“肘点”：观察k-sse曲线图，通常会出现一个明显的拐点，即曲线从下降阶段转为平缓下降或持平阶段的位置。这个拐点所对应的k值，即为肘部法则确定的较为合适的聚类数。

        请注意，肘部法则并不是一个绝对准确的方法，有时候k-sse曲线可能没有明显的肘点，或者存在多个肘点。在实际应用中，我们可以结合领域知识和业务需求，综合考虑选择最合适的k值。另外，还可以尝试其他聚类评估指标（如轮廓系数、dbi等）来辅助确定最佳的k值。

from sklearn.cluster import kmeans
new_df = data.drop('customerid',axis=1)
# 肘部法则
loss = []
for i in range(2,10):
    model = kmeans(n_clusters=i).fit(new_df)
    loss.append(model.inertia_)
    
plt.plot(range(2,10),loss)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

 6dd3d6ac0c01445eb58a26d1c3e7e8a7.png​

方法2：轮廓系数

        轮廓系数（silhouette coefficient）是一种用于评估聚类质量的指标，可以帮助确定kmeans聚类算法中最佳的聚类数k。它结合了聚类的紧密度（簇内样本距离平均值）和分离度（不同簇之间样本距离平均值），从而提供一个综合的聚类效果评估。

轮廓系数的计算过程如下：

  1. 对于每个数据点，首先计算它与同簇其他数据点的平均距离，称为a（簇内紧密度）。

  2. 然后，对于每个数据点，计算它与其他簇中所有数据点的平均距离，找到其中最近的一个平均距离，称为b（簇间分离度）。

  3. 计算每个数据点的轮廓系数：s = (b - a) / max(a, b)

  4. 对于整个数据集，计算所有数据点的轮廓系数的平均值，作为整个聚类的轮廓系数。

轮廓系数的取值范围在-1到1之间：

  • 如果轮廓系数接近于1，则表示簇内样本紧密度高，簇间分离度较好，聚类效果较好。
  • 如果轮廓系数接近于-1，则表示簇内样本紧密度较低，簇间分离度不好，聚类效果较差。
  • 如果轮廓系数接近于0，则表示簇内外样本的距离相差不大，聚类效果一般。

        通常来说，较高的轮廓系数意味着更好的聚类效果。在使用轮廓系数确定k值时，我们可以尝试不同的k值，计算对应的轮廓系数，选择轮廓系数最大的k值作为最佳的聚类数。但是，需要注意的是，轮廓系数也有一定的局限性，特别是在数据分布不均匀或者聚类间有重叠的情况下，可能不适用于评估聚类效果。因此，综合考虑多种评估指标和领域知识，能够更全面地确定最佳的聚类数。

# 轮廓系数
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = []
for i in range(2,10):
    model = kmeans(n_clusters=i).fit(new_df)
    score.append(silhouette_score(new_df, model.labels_, metric='euclidean'))
    
plt.plot(range(2,10),score)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('silhouette_score')
plt.show()

5ff37e0cd4104bea9b0695f2f0876aa4.png​

通过两种方法的结合，我们观察出最佳的聚类个数应该为k=6。

3.4 kmeans聚类

from sklearn.metrics import silhouette_score
kmeans = kmeans(n_jobs = -1, n_clusters = 6, init='k-means++')
kmeans.fit(new_df)
print(silhouette_score(new_df, kmeans.labels_, metric='euclidean'))
0.45206493204632353

将聚类结果进行可视化展示

clusters = kmeans.fit_predict(data.iloc[:,1:])
new_df["label"] = clusters
fig = plt.figure(figsize=(21,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 0], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 0], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 0], c='blue', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 1], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 1], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 1], c='red', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 2], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 2], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 2], c='green', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 3], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 3], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 3], c='orange', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 4], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 4], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 4], c='black', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 5], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 5], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 5], c='purple', s=60)
ax.view_init(30, 185)
plt.show()

7d01ca2702c24d0d8f3a2e2eff50d4dd.png​

3.5聚类结果

查看各聚类类别的个数

data['label'] = clusters
print(data['label'].value_counts())
data.head()

5dffaca3d2fc43879f7fd4b1a0fb86b2.png​

 分析各类别的变量差异

avg_df = data.groupby(['label'], as_index=false).mean()
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.subplot(2,2,1)
sns.barplot(x='label',y='age',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,2)
sns.barplot(x='label',y='gender',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,3)
sns.barplot(x='label',y='spending score (1-100)',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,4)
sns.barplot(x='label',y='annual income (k$)',data=avg_df)
plt.show()

31d602445c264b9c9f36faacafb68224.png​

通过图表我们可得出以下结论： 

各细分市场的主要特点

簇类0:  

低收入，低消费能力。  

平均年龄在40岁左右，性别以女性为主。  

簇类1：

中等收入，中等消费能力。

平均年龄在55岁左右，性别以女性为主。

簇类2：

低收入，高消费能力。

平均年龄在25岁左右，性别以女性为主。

簇类3：

高收入，高消费能力。

平均年龄在30岁左右，性别以女性为主。

簇类4：

中等收入，中等消费能力。

平均年龄在30岁左右，性别以女性为主。

簇类5：

高收入，低消费能力。

平均年龄在40岁左右，性别以男性为主。

 四、总结

        本实验基于kmeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类，我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果，我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息，帮助超市经营者更好地了解不同客户群体的需求和喜好，制定有针对性的营销策略和商品推荐，提高客户满意度和忠诚度。此外，实验还揭示了超市客户的购物行为规律，为超市优化商品陈列和促销策略提供了指导。通过针对不同客户群体推出个性化的促销活动，超市可以更有效地吸引客户，提升销售额和利润。

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(font='simhei')
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# 读取数据
data = pd.read_csv('mall_customers.csv')
data.head()
data.shape
data.info()
data['gender'].replace(to_replace={'female':0,'male':1},inplace=true)
data.head()
from sklearn.cluster import kmeans
new_df = data.drop('customerid',axis=1)
# 肘部法则
loss = []
for i in range(2,10):
    model = kmeans(n_clusters=i).fit(new_df)
    loss.append(model.inertia_)
    
plt.plot(range(2,10),loss)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('loss')
plt.show()
# 轮廓分数
from sklearn.metrics import silhouette_score
score = []
for i in range(2,10):
    model = kmeans(n_clusters=i).fit(new_df)
    score.append(silhouette_score(new_df, model.labels_, metric='euclidean'))
    
plt.plot(range(2,10),score)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('silhouette_score')
plt.show()
from sklearn.metrics import silhouette_score
kmeans = kmeans(n_jobs = -1, n_clusters = 6, init='k-means++')
kmeans.fit(new_df)
print(silhouette_score(new_df, kmeans.labels_, metric='euclidean'))
clusters = kmeans.fit_predict(data.iloc[:,1:])
new_df["label"] = clusters
fig = plt.figure(figsize=(21,10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 0], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 0], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 0], c='blue', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 1], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 1], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 1], c='red', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 2], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 2], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 2], c='green', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 3], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 3], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 3], c='orange', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 4], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 4], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 4], c='black', s=60)
ax.scatter(new_df.age[new_df.label == 5], new_df["annual income (k$)"][new_df.label == 5], new_df["spending score (1-100)"][new_df.label == 5], c='purple', s=60)
ax.view_init(30, 185)
plt.show()
data['label'] = clusters
print(data['label'].value_counts())
data.head()
avg_df = data.groupby(['label'], as_index=false).mean()
avg_df
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.subplot(2,2,1)
sns.barplot(x='label',y='age',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,2)
sns.barplot(x='label',y='gender',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,3)
sns.barplot(x='label',y='spending score (1-100)',data=avg_df)
plt.subplot(2,2,4)
sns.barplot(x='label',y='annual income (k$)',data=avg_df)
plt.show()

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