Вопрос или проблема
Я хотел бы получить несколько предложений о возможных направлениях, которые имели бы смысл в следующем контексте.
- В списке из 5000 клиентов были определены 3 оптимальных кластера с использованием Kmeans.
- Модель данных имеет 30 признаков, и перед Kmeans была выполнена PCA.
Я хотел бы дополнительно разбить каждый из этих 3 кластеров на более мелкие уровни. Эти уровни будут служить для ранжирования каждого клиента внутри его кластера.
Например: Кластер 1, 2, 3 могут иметь по 4 или 5 уровней.
Какие интересные варианты я мог бы изучить для создания уровней внутри 3 кластеров (например, разделение на квантили RFM, алгоритмы классификации)?
Одним из вариантов является иерархическая кластеризация, которая строит иерархию кластеров.
Ответ или решение
Для более глубокого анализа и иерархизации трех оптимально определенных кластеров клиентов, полученных с помощью алгоритма K-means, можно рассмотреть несколько подходов. Каждый из этих подходов позволит создать дополнительную структуру внутри кластеров, разделив их на более мелкие уровни (типы), что в свою очередь поможет в ранжировании клиентов внутри каждого кластера. Вот несколько направлений для рассмотрения:
### 1. Иерархическая кластеризация
Иерархическая кластеризация может быть использована для более глубокого разбора существующих кластеров. Этот метод создает иерархическую структуру кластеров, что позволяет выявить подгруппы внутри каждого из трех кластеров.
#### Как это сделать:
– Начните с дивизии клиентов в каждом из трех кластеров, проведя иерархическую кластеризацию с использованием подхода «агломеративный» или «разделяющий».
– Выберите подходящее расстояние и уровень агрегации для деления, например, это может быть метод «среднего расстояния» (average linkage).
– Вы можете использовать дендрограмму для визуализации и выбора подходящего числа подкластеров (типа) для каждого из кластеров.
### 2. Классификационные алгоритмы
Классификационные модели, такие как Random Forest или XGBoost, могут быть полезны для предсказания типа клиента внутри каждого кластера на основе его признаков.
#### Как это сделать:
– Используйте выборку клиентов из каждого кластера как обучающую выборку для вашей модели классификации.
– Определите целевую переменную — например, ранжирование клиентов или сегментация по RFM (Recency, Frequency, Monetary).
– После обучения модели примените ее к клиентам внутри кластеров, чтобы получить предсказанное ранжирование.
### 3. Разделение по метрикам RFM
Метод анализа RFM, основанный на недавности (Recency), частоте (Frequency) и денежной ценности (Monetary), может быть полезным для создания рангов внутри кластера.
#### Как это сделать:
– Рассчитайте показатели RFM для клиентов в каждом кластере.
– Разделите значения на квантили (например, декели или квинтили) внутри каждого кластера, чтобы определить сегменты.
– Каждый клиент может быть отнесен к своему уровню (типа) в зависимости от его RFM-рейтинг.
### 4. Сравнительный анализ признаков
Анализ признаков, выявленных в процессе PCA, также может служить основой для создания более мелких типов в каждом кластере.
#### Как это сделать:
– Рассмотрите, как различные комбинации признаков могут влиять на расположение клиентов внутри кластеров.
– Используйте методы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM) или kNN (k ближайших соседей), чтобы выделить подгруппы по критериям, интересующим вас.
– Это может быть также эффективным способом для создания подписных уровней на основе значимости признаков.
### Заключение
Для создания более мелких сегментов или уровней внутри кластеров, выделенных с помощью K-means, можно применять различные методы кластеризации, классификации, а также метрики RFM. Подход должен выбрасывать на первое место вашу конечную цель, а также особенности ваших данных. Объединение нескольких методов может помочь добиться наилучших результатов, а также даст возможность по-новому взглянуть на поведение ваших клиентов.