频繁模式的聚类有效性方法，蛮适合搞用户行为的你。

基于机器学习的用户行为方法，是那种用频繁模式来评估聚类效果的方式，真的挺有意思。它不是单靠传统的相似度或者距离来评估，而是更偏逻辑推理那一挂——看起来就聪明的样子。

用了自适应聚类算法，还能自动帮你选最合适的聚类参数。就像你写代码时变量名起得刚刚好，一下就顺了。响应也快，聚类结果也靠谱，用在移动业务数据上用户行为，挺实用的。

嗯，要是你对电信业务数据感兴趣，或者你在搞用户画像、数据挖掘这块，这套方法可以直接拿来做实验。用起来没那么烧脑，概念清晰、实操部分也不复杂。

推荐几个关联资源你可以顺便看看：聚类算法在数据挖掘中的应用 讲得蛮清楚，还有 社交网络行为 也挺对味的。

如果你正好在优化推荐系统、做用户群体划分，真的可以试试这套方法。跑起来不慢，关键是结果解释性还行，不容易让老板追着问“这堆用户到底为啥一组的”。