Вход
Регистрация

Войти c помощью аккаунта

Кластеризация

Кластеризация, которую иногда называют «сегментацией», подразумевает выделение из исходного множества данных групп объектов со схожими свойствами и часто выступает первым шагом при анализе данных. Разбиение на группы позволяет упростить работу с данными, после кластеризации применяются другие методы, для каждой группы строится отдельная модель.

Примеры применения

Сегментация и построение профилей клиентов. С помощью кластеризации можно выделить сегменты с группами "похожих" объектов. Данный алгоритм дает возможность выделить характерные признаки и персональные предпочтения клиентов, оценить наиболее и наименее доходные или активные сегменты. Это позволяет решить задачи разработки маркетинговых акций, направленных на определенные сегменты клиентов, повышает эффективность работы с ними.

Выявление целевой аудитории – наиболее ценной, перспективной, влиятельной группы потребителей, на которую, в первую очередь, будет направлена маркетинговая стратегия. Позволяет решить задачи разработки рекламного сообщения и подбора медиаканалов для его размещения, позиционирования, выбора товарного ассортимента и каналов дистрибуции… Концентрация усилий на целевой аудитории обеспечит максимизацию прибыли в сегменте.

Каннибализация товаров: продукты, находящиеся в одной рыночной нише, "поедают" друг друга, то есть конкурируют за потребителя между собой. Алгоритм дает возможность выделять товары, находящиеся в «зоне риска», прогнозировать эффект каннибализации и управлять им.

Анализ миграции клиентов – перемещение клиентов между поставщиками товаров и услуг, причиной которой является изменение их запросов со временем. Рассматриваемые алгоритмы позволяют прогнозировать миграцию клиентов, визуализировать ее, оценить изменение их ценности для компании, определить причину миграции. В результате происходит укрепление отношений с ценными клиентами и противодействие оттоку.

Описание алгоритма

В Deductor Studio подобный класс задач реализуется посредством алгоритма k-means и его разновидности g-means.

К наиболее простым и эффективным алгоритмам кластеризации относится k-means. Он состоит из четырех шагов.

  1. Задается число кластеров k, которое должно быть сформировано из объектов исходной выборки.
  2. Случайным образом выбирается k записей, которые будут служить начальными центрами кластеров. Начальные точки, из которых потом вырастает кластер, часто называют «семенами». Каждая такая запись представляет собой своего рода «эмбрион» кластера, состоящий только из одного элемента.
  3. Для каждой записи исходной выборки определяется ближайший к ней центр кластера.
  4. Производится вычисление центроидов - центров тяжести кластеров. Это делается путем определения среднего для значения каждого признака всех записей в кластере. Затем старые центры кластеров смещаются в его центроид. Таким образом, центроиды становятся новыми центрами кластеров для следующей итерации алгоритма.

Остановка алгоритма производится, когда границы кластеров и расположение центроидов перестает изменяться, то есть на каждой итерации в каждом кластере остается один и тот же набор записей. Алгоритм k-means обычно находит набор стабильных кластеров за несколько десятков итераций.

Одним из недостатков k-means является отсутствие ясного критерия для выбора оптимального числа кластеров. Чтобы решить данную проблему, было разработано большое количество алгоритмов, в том числе алгоритм g-means, позволяющий производить автоматический выбор оптимального числа кластеров на основании гауссовского (нормального) закона распределения, откуда и название алгоритма.

Подробную информацию о методах кластеризации можно получить в статье «Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining».