机器学习 - 聚类算法的实际应用

问题描述

问 题

聚类算法在实际项目中都应用在哪些方面？

解决方案

能想到的场景或接触到的场景如下。

1. 用户分类运营。一般情况下，运营给的分类标准比较多，比如RFM模型中就有三个变量，如果穷举所有变量为0，1也有8种。在一些线下或者个性化要求不高的场景中，聚类就是一个很好的策略，可以根据运营能接受的运营数目，给定聚类数来使用聚类。完成后为每个结果标注变量的大小，告诉运营每个类别的属性，然后分别制定不同的运营策略。

2. 异常检测。这个往往在数据清洗中，可以排除掉一些典型有问题的数据；另外，此原理也可以用来发现异常用户（反盗刷、反爬虫）。

3. 部分程度上说，聚类可以用来降维。这个没实践过，但理论上是一个可以实现的降维策略。

这篇关于机器学习 - 聚类算法的实际应用的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！