聚类分析

聚类分析是一种无监督机器学习方法，通过识别数据点之间的相似性，将用户自动划分为多个相似特征的群体，从而发现用户的自然分组。

常用聚类算法

KMeans聚类

• 原理：将数据分为K个簇，使每个样本到其所属簇中心的距离平方和最小
• 优点：简单高效，易于实现和理解
• 缺点：需要预先指定簇数K，对异常值敏感，只适合发现球形簇
• 应用：基于用户活跃度、消费额等连续特征的分群

DBSCAN聚类

• 原理：基于密度的聚类，将密度相连的点归为一类
• 优点：不需要预先指定簇数，可以发现任意形状的簇，对异常值不敏感
• 缺点：对参数敏感，计算复杂度高
• 应用：识别孤立用户群体，发现异常用户

层次聚类

• 原理：通过合并或分裂构建聚类的层次结构
• 优点：不需要预先指定簇数，可生成树状图直观展示聚类结果
• 缺点：计算复杂度高，不适合大规模数据集
• 应用：构建用户分层体系，发现群体间的层次关系

GMM (高斯混合模型)

• 原理：假设数据由多个高斯分布混合生成，学习各分布的参数
• 优点：提供软聚类结果，可表示群体归属的概率
• 缺点：计算复杂，对初始值敏感
• 应用：识别用户的多重属性和模糊群体归属

聚类分析流程

1. 特征选择：选择反映用户特性的关键特征

   • 活跃特征：访问频次、使用时长等
   • 消费特征：消费金额、购买频次等
   • 内容特征：内容浏览/消费偏好
   • 功能特征：功能使用偏好和频率

2. 数据预处理

   • 缺失值处理：填充或删除
   • 异常值处理：修正或剔除
   • 特征标准化：标准化或归一化
   • 降维：PCA、t-SNE等降维技术

3. 确定算法参数

   • 簇数选择：肘部法则、轮廓系数等
   • 距离度量：欧氏距离、余弦距离等
   • 其他参数：如DBSCAN的eps和minPts

4. 执行聚类

   • 应用选定的算法进行聚类
   • 评估聚类质量

5. 结果解读

   • 分析各簇的特征分布
   • 为各簇命名并描述其特点
   • 可视化聚类结果

聚类结果评估

• 内部评估：轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数
• 外部评估：与业务目标相关的指标，如各簇的转化率、留存率差异
• 可解释性评估：簇的业务意义和可解释性

应用案例

• 价值分层：基于消费行为聚类，形成高价值/中价值/低价值用户群
• 行为分群：基于产品使用行为，识别不同使用模式的用户群体
• 兴趣分群：基于内容消费行为，发现不同兴趣偏好的用户群体

与其他方法的关联

聚类分析是用户聚类与画像的核心技术，可以：

• 为用户价值分层提供数据驱动的分层依据
• 与行为路径分析结合，分析不同群体的典型路径
• 支持画像标签生成，为用户自动生成群体标签