Comment utiliser PHP pour implémenter l'analyse de cluster et la classification des utilisateurs

Comment implémenter l'analyse de cluster et la classification des utilisateurs avec PHP

Introduction :
L'analyse de cluster est une méthode d'apprentissage non supervisée utilisée pour regrouper des objets similaires dans des données. Dans la classification des utilisateurs, l'analyse cluster peut nous aider à diviser les utilisateurs en différents groupes en fonction de leurs attributs ou comportements. Cet article présentera comment utiliser PHP pour implémenter l'analyse de cluster et la classification des utilisateurs, et donnera des exemples de code correspondants.

1. Préparation des données
   Tout d'abord, nous devons préparer les données utilisateur à analyser. Ces données peuvent inclure des informations sur les attributs de l'utilisateur, telles que l'âge, le sexe, la profession, etc., et peuvent également inclure des informations sur le comportement de l'utilisateur, telles que les enregistrements d'achats, les enregistrements de navigation, etc. Organisez ces données dans un ensemble de données pour faciliter l’analyse ultérieure.
2. Installer les bibliothèques dépendantes
   En PHP, il existe de nombreuses bibliothèques d'analyse de clustering open source disponibles. Parmi eux, l’algorithme k-means est couramment utilisé. Nous pouvons utiliser le Composer de PHP pour installer les bibliothèques correspondantes. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande pour installer les bibliothèques requises :

composer require php-ml/php-ml

3. Prétraitement des données
   Avant d'effectuer une analyse de cluster, nous devons prétraiter les données. Plus précisément, nous devons normaliser l'ensemble de données, c'est-à-dire mapper les valeurs de chaque dimension sur la plage comprise entre 0 et 1. Ceci peut être réalisé en utilisant MinMaxScaler. L'exemple de code est le suivant :

use PhpmlPreprocessingNormalizer;

$normalizer = new Normalizer();
$normalizedDataSet = $normalizer->transform($dataset);

4. Analyse de cluster
   Ensuite, nous pouvons utiliser l'algorithme k-means pour effectuer une analyse de cluster. L'exemple de code est le suivant :

use PhpmlClusteringKMeans;

$kmeans = new KMeans(3);
$kmeans->train($normalizedDataSet);
$clusters = $kmeans->predict($normalizedDataSet);

Dans le code ci-dessus, nous spécifions le nombre de clusters à 3, puis nous nous entraînons sur les données standardisées et prédisons le cluster auquel appartient chaque point de données.

5. Classification des utilisateurs
   Selon les résultats du clustering, nous pouvons classer les utilisateurs. L'exemple de code est le suivant :

$users = []; // 用户数据

$classifiedUsers = [];
foreach ($clusters as $index => $cluster) {
    $classifiedUsers[$cluster][] = $users[$index];
}

Dans le code ci-dessus, nous plaçons les utilisateurs avec la même étiquette de cluster dans la même catégorie.

6. Analyse et évaluation des résultats
   Enfin, nous pouvons analyser et évaluer les résultats de la classification. Par exemple, vous pouvez compter le nombre d'utilisateurs dans chaque catégorie, calculer l'âge moyen de chaque catégorie, etc. L'exemple de code est le suivant :

foreach ($classifiedUsers as $cluster => $users) {
    $userCount = count($users);
    $averageAge = array_sum(array_column($users, 'age')) / $userCount;
    echo "Cluster $cluster: $userCount users, average age: $averageAge" . PHP_EOL;
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction array_column pour obtenir le champ age dans la liste des utilisateurs et calculer la moyenne.

Résumé :
Cet article explique comment utiliser PHP pour implémenter l'analyse de cluster et la classification des utilisateurs. Grâce aux étapes de préparation des données, d'installation des bibliothèques dépendantes, de prétraitement des données, d'analyse de cluster et de classification des utilisateurs, nous pouvons diviser les utilisateurs en différents groupes en fonction de leurs attributs ou comportements. Dans le même temps, des exemples de code correspondants sont donnés pour aider les lecteurs à mieux comprendre le processus de mise en œuvre. J'espère que les lecteurs pourront acquérir des connaissances pratiques grâce à cet article et fournir une référence pour la classification des utilisateurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!