Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis kluster dan klasifikasi pengguna

Cara melaksanakan analisis kluster dan klasifikasi pengguna dengan PHP

Pengenalan:
Analisis kluster ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan objek yang serupa dalam data. Dalam klasifikasi pengguna, analisis kelompok boleh membantu kami membahagikan pengguna kepada kumpulan yang berbeza berdasarkan atribut atau gelagat mereka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis kelompok dan klasifikasi pengguna, dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Penyediaan Data
   Pertama, kita perlu menyediakan data pengguna untuk dianalisis. Data ini boleh termasuk maklumat atribut pengguna, seperti umur, jantina, pekerjaan, dsb., dan juga boleh termasuk maklumat tingkah laku pengguna, seperti rekod pembelian, rekod penyemakan imbas, dsb. Susun data ini ke dalam set data untuk memudahkan analisis seterusnya.
2. Pasang perpustakaan bergantung
   Dalam PHP, terdapat banyak perpustakaan analisis pengelompokan sumber terbuka tersedia. Antaranya, algoritma k-means yang biasa digunakan. Kita boleh menggunakan Komposer PHP untuk memasang perpustakaan yang sepadan. Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk memasang pustaka yang diperlukan:

composer memerlukan php-ml/php-ml

3. Data preprocessing
   Sebelum melaksanakan analisis kelompok, kita perlu praproses data. Secara khusus, kita perlu menormalkan set data, iaitu, memetakan nilai setiap dimensi kepada julat antara 0 dan 1. Ini boleh dicapai dengan menggunakan MinMaxScaler. Contoh kod adalah seperti berikut:

use PhpmlPreprocessingNormalizer;

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

4. Analisis kluster
   Seterusnya, kita boleh menggunakan algoritma k-means untuk melakukan analisis kelompok. Contoh kod adalah seperti berikut:

use PhpmlClusteringKMeans;

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

Dalam kod di atas, kami menentukan bilangan gugusan sebagai 3, kemudian melatih data terpiawai dan meramalkan gugusan yang menjadi milik setiap titik data.

5. Klasifikasi pengguna
   Mengikut hasil pengelompokan, kami boleh mengklasifikasikan pengguna. Contoh kod adalah seperti berikut:

$users = []; // 用户数据

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

Dalam kod di atas, kami meletakkan pengguna dengan label kluster yang sama ke dalam kategori yang sama.

6. Analisis dan penilaian keputusan
   Akhir sekali, kita boleh menganalisis dan menilai keputusan klasifikasi. Contohnya, anda boleh mengira bilangan pengguna dalam setiap kategori, mengira purata umur bagi setiap kategori, dsb. Contoh kod adalah seperti berikut:

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;
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi array_column untuk mendapatkan medan umur dalam senarai pengguna dan mengira purata.

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis kelompok dan klasifikasi pengguna. Melalui langkah-langkah menyediakan data, memasang perpustakaan bergantung, prapemprosesan data, analisis kelompok dan klasifikasi pengguna, kami boleh membahagikan pengguna kepada kumpulan berbeza berdasarkan atribut atau gelagat mereka. Pada masa yang sama, contoh kod yang sepadan diberikan untuk membantu pembaca lebih memahami proses pelaksanaan. Saya berharap pembaca dapat memperoleh pengetahuan praktikal daripada artikel ini dan memberikan rujukan untuk klasifikasi pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis kluster dan klasifikasi pengguna. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!