如何用PHP實作聚類分析與使用者分類
簡介:
聚類分析是一種無監督學習方法,用於將資料中相似的物件分組在一起。在使用者分類中,聚類分析可以幫助我們將使用者根據其屬性或行為分為不同的群體。本文將介紹如何使用PHP實現聚類分析與使用者分類,並給出對應的程式碼範例。
composer require php-ml/php-ml
use PhpmlPreprocessingNormalizer; $normalizer = new Normalizer(); $normalizedDataSet = $normalizer->transform($dataset);
use PhpmlClusteringKMeans; $kmeans = new KMeans(3); $kmeans->train($normalizedDataSet); $clusters = $kmeans->predict($normalizedDataSet);
在上述程式碼中,我們指定聚類的數量為3,然後對標準化後的資料進行訓練,並預測每個資料點所屬的聚類。
$users = []; // 用户数据 $classifiedUsers = []; foreach ($clusters as $index => $cluster) { $classifiedUsers[$cluster][] = $users[$index]; }
在上述程式碼中,我們將具有相同聚類標籤的使用者放在同一個分類中。
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; }
在上述程式碼中,我們使用array_column函數來取得使用者清單中的age字段,並求取平均值。
總結:
本文介紹如何使用PHP實現聚類分析與使用者分類。透過準備資料、安裝依賴函式庫、資料預處理、聚類分析和使用者分類的步驟,我們可以將使用者根據其屬性或行為分為不同的群體。同時,給出了相應的程式碼範例,幫助讀者更好地理解實現過程。希望讀者可以從本文中獲得實用的知識,為使用者分類提供參考。
以上是如何用PHP實現聚類分析與使用者分類的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!