【火炉炼AI】机器学习027-项目案例：用聚类算法建立客户细分模型
(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )
客户细分是市场营销成功的前提，我们从市场中获取的数据一般都没有标记，要想对这些市场数据进行客户细分，将客户划分簇群，这也是一种典型的无监督学习问题。
本项目拟用各种不同的聚类算法来建立客户细分模型，并比较这些聚类算法在这一问题上的优虐。
1. 准备数据集
本项目案例所使用到的原始数据集来源于: UCI大学数据集，这个数据集来源于一个批发商，一共包含有440个样本数据，每个样本数据包含有8列，但是其中的6列作为features，此处由于是无监督学习，不需要标记，故而只需要其中的六列数据，这些数据的说明如下表所示。
对于这6个features，数据集已经告诉我们这6列的min,max mean等信息，我把它们整理成一个表格，如下所示：
数据集的加载可以采用pd.read_csv函数来完成，代码可以参考我的github,下面我们随便选择两个feature，将其绘制到二维平面图上，看看这些数据点的分布情况，比如下图：
2. 构建均值漂移聚类模型
本项目用均值漂移算法来构建模型，模型的构建和训练过程和我以前的文章【火炉炼AI】机器学习022-使用均值漂移聚类算法构建模型一样，如下代码，只不过该代码还打印出聚类后簇群的数量，并把每一种簇群的质心点位置打印出来。
# 构建均值漂移聚类模型
from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth
bandwidth=estimate_bandwidth(dataset,quantile=0.8,
n_samples=len(dataset))
meanshift=MeanShift(bandwidth=bandwidth,bin_seeding=True)
meanshift.fit(dataset) # 使用评估的带宽构建均值漂移模型，并进行训练
labels=meanshift.labels_
cluster_num=len(np.unique(labels))
centroids=meanshift.cluster_centers_
# 下面打印出簇群种类，和质心位置信息
print('Number of Clusters: {}'.format(cluster_num))
print('\t'.join([col_name[:5] for col_name in col_names]))
for centroid in centroids:
print('\t'.join(str(int(x)) for x in centroid))
-------------------------------------输---------出--------------------------------
Number of Clusters: 8
Fresh Milk Groce Froze Deter Delic
9632 4671 6593 2570 2296 1248
40204 46314 57584 5518 25436 4241
16117 46197 92780 1026 40827 2944
22925 73498 32114 987 20070 903
112151 29627 18148 16745 4948 8550
36847 43950 20170 36534 239 47943
32717 16784 13626 60869 1272 5609
8565 4980 67298 131 38102 1215
--------------------------------------------完-------------------------------------
由此可见，均值漂移算法自动将本项目的数据集划分为8个不同类别，那么怎么查看聚类算法的效果图了？我先自定义了一个显示函数，用于展示各种不同聚类算法在不同数据集上的聚类效果，这个函数有一定的通用性，不仅可以可以用于均值漂移算法，还可以用于其他的各种聚类算法。如下为代码和运行结果。
def visual_cluster_effect(cluster,dataset,title,col_id):
assert isinstance(col_id,list) and len(col_id)==2,'col_id must be list type and length must be 2'
labels=cluster.labels_ # 每一个样本对应的簇群号码
# print(labels.shape) # (440,) 440个样本
markers=['.',',','o','v','^','<','>','1','2','3','4','8'
,'s','p','*','h','H','+','x','D','d','|']
colors=['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple',
'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan']
# 将数据集绘制到图表中
plt.figure()
for class_id in set(labels):
one_class=dataset[class_id==labels]
print('label: {}, smaple_num: {}'.format(class_id,len(one_class)))
plt.scatter(one_class[:,0],one_class[:,1],marker=markers[class_id%len(markers)],
c=colors[class_id%len(colors)],label='class_'+str(class_id))
plt.legend()
# 将中心点绘制到图中
centroids=meanshift.cluster_centers_
# print(centroids.shape)# eg (8, 6) 8个簇群，6个features
plt.scatter(centroids[:,col_id[0]],centroids[:,col_id[1]],marker='o',
s=100,linewidths=2,color='k',zorder=5,facecolors='b')
plt.title(title)
plt.xlabel('feature_0')
plt.ylabel('feature_1')
plt.show()
使用这个函数，我们可以看到本聚类算法在数据集上的表现，如下代码中，我们主要查看Fresh vs milk这一类产品的聚类效果。
visual_cluster_effect(meanshift,dataset,'MeanShift-X=fresh,y=milk',[0,1]) # X=fresh， y=milk
-------------------------------------输---------出--------------------------------
label: 0, smaple_num: 428
label: 1, smaple_num: 3
label: 2, smaple_num: 1
label: 3, smaple_num: 1
label: 4, smaple_num: 3
label: 5, smaple_num: 1
label: 6, smaple_num: 1
label: 7, smaple_num: 2
--------------------------------------------完-------------------------------------
visual_cluster_effect(meanshift,dataset,'MeanShift-X=grocery,y=delica',[2,5]) # X=grocery， y=delicassen
从上面的图中我们很难看出模型到底是好还是坏，那我们就用指标来判断吧，前面我们学习过轮廓系数，可以用来评估模型的优虐，如下是评价代码。
# 使用轮廓系数评估模型的优虐
from sklearn.metrics import silhouette_score
si_score=silhouette_score(dataset,meanshift.labels_,
metric='euclidean',sample_size=len(dataset))
print('si_score: {:.4f}'.format(si_score))
-------------------------------------输---------出--------------------------------
si_score: 0.6548
--------------------------------------------完-------------------------------------
########################小**********结###############################
1，本文的数据集基本上都是已经处理过的，我们只需要加载后即可使用。
2，构建均值漂移算法的模型和训练该模型非常简单，但是里面额quantile参数可能需要进行优化才能得到最佳值。
3，为了查看本聚类算法在数据集上的表现优虐，我们先通过数据可视化，将聚类之后的簇群以及簇群质心绘制到图标中，这是一个多features数据集，故而数据的可视化只能一次取其中的两列来查看。
4，另外，我们还用轮廓系数来评估模型的好坏，此处模型的轮廓系数为0.6548，貌似不是太差，但也不是太好，看来还有优化空间，或者，我们可以采用其他算法来构建模型，比如前面我们学习到的K-means，DBSCAN，凝聚层次聚类等，看看其轮廓系数。
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注：本部分代码已经全部上传到（我的github）上，欢迎下载。
参考资料:
1, Python机器学习经典实例，Prateek Joshi著，陶俊杰，陈小莉译
