PHP を使用してクラスター分析とユーザー分類を実装する方法

PHP を使用してクラスター分析とユーザー分類を実装する方法

はじめに:
クラスター分析は、データ内の類似したオブジェクトをグループ化するために使用される教師なし学習方法です。ユーザーの分類では、クラスター分析は、属性や行動に基づいてユーザーをさまざまなグループに分類するのに役立ちます。この記事では、PHP を使用してクラスター分析とユーザー分類を実装する方法を紹介し、対応するコード例を示します。

1. データの準備
   まず、分析するユーザー データを準備する必要があります。このデータには、年齢、性別、職業などのユーザーの属性情報や、購入履歴、閲覧履歴などのユーザーの行動情報が含まれる場合があります。これらのデータをデータセットに整理して、その後の分析を容易にします。
2. 依存ライブラリのインストール
   PHP では、利用可能なオープンソースのクラスタリング分析ライブラリが多数あります。その中でも、k-means アルゴリズムがよく使用されます。 PHP の Composer を使用して、対応するライブラリをインストールできます。コマンド ラインで次のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

composer require php-ml/php-ml

3. データ前処理
   クラスタリング 分析の前に、データを前処理する必要があります。具体的には、データセットを正規化する必要があります。つまり、各次元の値を 0 から 1 までの範囲にマッピングする必要があります。これは、MinMaxScaler を使用して実現できます。コード例は次のとおりです。

use PhpmlPreprocessingNormalizer;

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

4. クラスター分析
   次に、k-means アルゴリズムを使用してクラスター分析を実行できます。コード例は次のとおりです。

use PhpmlClusteringKMeans;

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

上記のコードでは、クラスターの数を 3 に指定し、標準化されたデータでトレーニングし、各データ ポイントが属するクラスターを予測します。

5. ユーザーの分類
   クラスタリングの結果に従って、ユーザーを分類できます。コード例は次のとおりです。

$users = []; // 用户数据

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

上記のコードでは、同じクラスター ラベルを持つユーザーを同じカテゴリに入れます。

6. 結果の分析と評価
   最後に、分類結果を分析して評価します。たとえば、各カテゴリのユーザー数を数えたり、各カテゴリの平均年齢を計算したりできます。コード例は次のとおりです。

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;
}

上記のコードでは、array_column 関数を使用してユーザー リストの年齢フィールドを取得し、平均を計算します。

概要:
この記事では、PHP を使用してクラスター分析とユーザー分類を実装する方法を紹介します。データの準備、依存ライブラリのインストール、データの前処理、クラスター分析、ユーザー分類の手順を通じて、ユーザーを属性や行動に基づいてさまざまなグループに分類できます。同時に、読者が実装プロセスをよりよく理解できるように、対応するコード例が示されています。読者の皆様がこの記事から実践的な知識を得て、ユーザー分類の参考にしていただければ幸いです。

以上がPHP を使用してクラスター分析とユーザー分類を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。