K-means聚类的局限性与非球状数据分析

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如果你对数据和用户建模有兴趣，或者正在做电信数据的项目，那么这篇文章的内容对你来说会蛮有用的。它通过通信数据，探索了不同用户的消费习惯和行为模式，并且通过K-Means聚类方法，将用户分为几种不同类型，挺实用的。数据的来源是某电信运营商的一些真实数据，所以在实际应用中也接地气。后的结果，可以运营商精准定位用户，个性化的服务。文中还了具体的数据集和提取的特征，像是通话记录、网络求量等，并且用方式把方法讲得清楚。你可以看看里面的案例，也许能给你的项目带来不少启发，是在用户行为这块。，内容既有理论深度，又充满了实战经验，给开发者和师的参考价值还挺高的。如果你想把数据做得更精准、更个性化，不妨试试从这

聚类分析，又称群分析，是研究分类问题的一种统计分析方法，也是数据挖掘的重要算法之一。k-means是其中一种经典的聚类算法，通过度量向量间的相似性来组织数据。它基于样本点之间的距离进行聚类，将数据分为若干个类别，每个类别内部的样本点相似度高于不同类别的样本点。k-means算法在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。

k-means聚类算法是一种常用的数据分析技术，特别是在大数据处理中具有显著优势。深入解析了k-means算法及其基于mapreduce的实现。

K-means 的聚类逻辑蛮清晰的，主要靠计算“谁离谁近”，把数据点分到最近的中心里。你要是手上有一堆样本，想看看有没有分组规律，用它还挺合适。孤立点也能得比较稳，结果还挺有参考价值。 K-means的实现过程不算复杂，核心就两个步骤：先随机选中心，不停更新，直到不再变。嗯，像在调频收音机，调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好，聚类效果就偏了。 如果你是用Python写的，可以直接撸个小脚本试试，比如下面这样： from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) 别的语言也有，

仅支持结构相同的MyISAM表。 无法使用MyISAM的全部功能，例如在MERGE类型上进行FULLTEXT搜索。 需要消耗更多的文件描述符资源。 索引读取速度较慢。

全年 365 条用电负荷曲线的 K-means 聚类，k_means111.m 这份代码写得还挺清爽的，尤其适合用来做电力数据类的聚类探索。你直接扔一堆负荷曲线进去，它就能帮你分成几个典型日——比如工作日、周末、节假日那种，挺实用的。 代码逻辑比较直白，基本上是先归一化，再跑一遍 K-means 算法。用的是 Matlab 的内置函数，像 kmeans() 这些都直接调，参数也写得比较清楚，新手看起来不会太吃力。 如果你之前没接触过类似的，可以先看看这篇基于 K-means 算法的负荷数据曲线聚类，讲得还蛮接地气。要是你偏好 Python，那推荐你翻下Python 实现 K-Means 聚类算

优势 高扩展性: 非关系型数据库通常采用分布式架构，可以轻松扩展以处理大量数据和高并发访问。 高性能: 非关系型数据库在特定场景下，如高频读写、键值存储等，可以提供比关系型数据库更高的性能。 灵活性: 非关系型数据库的schema设计更加灵活，可以适应快速变化的数据模型。 局限性 事务支持有限: 大多数非关系型数据库不支持ACID特性，这在需要强一致性的场景下可能成为限制。 数据一致性挑战: 分布式架构带来了数据一致性的挑战，需要额外的机制来保证数据最终一致性。 查询能力受限: 非关系型数据库的查询语言和功能通常不如关系型数据库强大，对于复杂查询的支持有限。 优化策略 选择

数据挖掘并非完美无缺，其结果的准确性受制于数据的质量和算法的局限性。重要的是，数据挖掘得出的结论并非绝对真理，而是在概率框架下的一种参考。例如，预测客户行为时，数据挖掘可以提供可能性，但无法保证绝对的精准性，因为人类行为本身就具有复杂性和不确定性。