근접 기반 공간 고객 그룹화 (R)

공간 근접 고객 클러스터링을 수행하는 방법에 대한 코딩 예제 제공 (예 : 적용 가능) 여러 무게 중심을 검색 할 때 (즉, 여러 창고 위치 문제를 해결하려는 경우). 논리와 접근 방식은 모든 종류의 거리 기반 클러스터링 문제와 동일합니다.

공간적 거리에 따라 고객을 그룹화하기 위해 k- 평균 클러스터링을 적용합니다. k- 평균 클러스터링에 대한 알고리즘은 잘 설명되어 있습니다. 이 기사에서 : https://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/ 먼저 무작위로 분산 된 고객을 나타내는 임의의 위도와 경도 좌표를 포함하는 데이터 프레임을 정의합니다.

customer_df <- as.data.frame(matrix(nrow=1000,ncol=2))
colnames(customer_df) <- c("lat","long")
customer_df$lat <- runif(n=1000,min=-90,max=90)
customer_df$long <- runif(n=1000,min=-180,max=180)

여기에 데이터 프레임의 헤더가 표시됩니다.

head(customer_df)
##          lat       long
## 1  67.260409   47.08063
## 2  55.400065   55.46616
## 3 -47.152065 -107.63843
## 4 -84.266658 -163.62681
## 5  -6.012361  103.34046
## 6 -10.717590  -59.64681

표준 k- 평균 군집화 알고리즘은 k 개의 임의 초기 점을 선택하고이를 군집 중심으로 정의합니다. 그런 다음 알고리즘은 최소 거리를 기반으로 각 군집 중심에 데이터 포인트를 할당합니다. 이 경우 나중에 찾을 여러 창고를 고려하여 시설 위치 문제를 해결하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용하려고합니다. 따라서 서로 합리적으로 떨어진 클러스터 센터를 선택하는 것이 더 적절 해 보입니다. 이를 위해 공간 데이터 세트의 경도 차원을 기반으로 정의 된 시작 센터 수를 선택하는 함수를 정의합니다.

initial_centers <- function(customers,centers){
  quantiles <- c()
  for(i in 1:centers){
    quantiles <- c(quantiles,i*as.integer(nrow(customers)/centers))
  }
  quantiles
}

이제 위의 함수를 R 기본 패키지의 kmeans 함수와 함께 적용 할 수 있습니다. 이 예에서는 4 개의 근접성 기반 고객 그룹을 도출합니다.

cluster_obj <- kmeans(customer_df,centers=customer_df[initial_centers(customer_df,4),])
head(cluster_obj)
## $cluster
##    [1] 4 4 1 1 2 1 2 4 1 2 1 4 3 4 4 1 1 1 2 2 3 2 1 3 2 3 1 4 2 4 4 2 4 2
##   [35] 1 4 4 2 2 1 3 2 2 1 3 2 4 3 2 1 1 2 2 3 4 1 4 2 2 3 2 1 2 1 2 2 2 3
##   [69] 1 4 3 3 2 1 4 3 1 1 3 1 2 1 2 1 1 4 2 4 1 2 2 1 4 3 4 2 1 2 3 4 1 2
##  [103] 3 3 4 4 4 1 4 3 1 4 1 2 2 1 3 2 3 2 4 3 4 3 2 1 1 2 2 2 4 4 4 1 2 2
##  [137] 3 3 2 4 4 3 4 1 1 1 3 3 4 4 1 1 2 4 3 4 4 2 2 1 3 2 4 3 2 1 1 2 1 1
##  [171] 2 1 1 1 4 3 3 1 2 3 2 4 2 2 2 4 3 2 1 4 1 2 4 2 3 2 2 2 2 2 1 2 2 1
##  [205] 2 1 2 3 3 2 3 1 2 1 2 4 1 1 2 4 3 2 4 2 1 4 4 3 1 1 2 1 2 2 3 2 1 1
##  [239] 3 1 3 1 2 1 2 1 1 4 1 1 2 2 1 2 1 4 1 4 2 2 2 2 4 4 1 3 3 1 1 4 3 4
##  [273] 4 4 1 2 2 1 4 1 2 4 2 1 4 2 4 2 3 4 4 4 2 2 1 4 2 4 4 1 2 1 2 1 2 3
##  [307] 1 1 1 1 2 3 3 3 1 4 4 1 2 1 4 1 4 3 2 4 3 2 1 2 2 4 2 4 2 2 2 4 2 1
##  [341] 3 2 1 3 3 2 1 1 3 1 4 1 2 1 4 1 2 3 2 1 4 2 3 1 3 1 1 2 2 2 2 2 1 3
##  [375] 2 2 1 2 4 4 1 3 1 2 3 4 2 4 4 1 1 2 4 4 4 2 3 4 1 3 2 3 4 1 3 3 1 4
##  [409] 2 1 4 1 3 2 1 3 3 2 2 2 1 2 3 1 2 4 4 2 2 4 3 4 3 1 1 3 1 3 4 2 4 3
##  [443] 3 3 4 1 1 2 1 3 2 1 1 2 1 4 2 2 1 1 2 1 2 4 2 4 3 2 1 1 1 4 2 3 1 4
##  [477] 3 1 2 1 1 1 2 3 4 3 2 3 4 4 2 1 3 2 1 4 4 2 4 2 3 1 2 2 3 4 2 3 2 4
##  [511] 3 4 2 4 2 1 3 2 1 4 2 4 3 1 1 4 2 2 2 1 4 2 1 3 1 4 1 4 2 3 4 3 1 2
##  [545] 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 1 4 1 2 2 1 1 1 2 3 3 1 1 2 2 3 4 3 2 2 2 1 1 3
##  [579] 4 2 1 4 1 3 3 1 1 1 2 3 1 2 3 1 4 4 1 1 3 1 4 1 2 3 3 2 4 4 2 4 2 2
##  [613] 2 3 1 1 4 2 3 4 1 4 4 2 2 1 4 3 3 4 4 1 1 3 4 3 1 1 2 3 3 3 3 1 1 1
##  [647] 4 1 2 1 2 4 2 4 2 2 3 4 4 2 4 1 2 1 1 4 2 1 1 2 1 4 4 1 3 3 1 3 4 4
##  [681] 2 2 4 3 1 2 3 2 4 3 2 4 3 4 1 4 4 1 3 1 3 3 4 2 1 4 4 2 2 2 2 3 1 1
##  [715] 1 2 1 4 1 3 1 2 2 4 3 3 2 2 1 3 2 2 1 1 3 4 3 3 1 1 2 1 1 4 2 4 1 4
##  [749] 2 2 2 2 3 1 2 1 1 1 2 1 3 2 1 3 2 3 2 2 1 2 4 3 4 1 4 2 3 1 3 1 3 2
##  [783] 3 1 1 1 1 1 4 2 2 1 2 1 4 1 4 3 4 1 2 1 1 4 2 1 4 4 3 4 2 3 1 3 2 3
##  [817] 1 3 4 2 4 1 3 2 1 3 3 1 1 1 1 4 2 2 4 1 1 3 4 1 2 3 2 4 1 1 1 3 2 2
##  [851] 1 3 3 2 3 1 2 2 3 2 1 4 1 1 1 3 2 1 3 1 2 3 2 4 2 2 2 2 1 3 4 3 1 4
##  [885] 2 3 2 2 3 4 4 2 2 1 3 4 4 1 4 4 3 1 2 4 2 1 1 1 2 4 3 1 1 3 1 3 1 1
##  [919] 4 3 1 2 1 3 2 4 2 1 4 2 1 3 1 2 1 3 3 1 2 1 1 1 1 1 1 3 4 4 2 1 2 2
##  [953] 2 1 1 1 4 2 3 4 3 4 1 2 3 3 1 4 2 1 1 3 1 3 4 1 3 1 3 1 3 3 1 4 3 4
##  [987] 1 3 2 4 4 2 3 4 3 2 4 2 3 2
## 
## $centers
##           lat        long
## 1   0.6938018 -122.442238
## 2  -5.3567099  123.957813
## 3 -46.9979863   -2.714282
## 4  48.9979562   15.062099
## 
## $totss
## [1] 13050174
## 
## $withinss
## [1] 1108924.4 1028012.3  423675.5  523506.7
## 
## $tot.withinss
## [1] 3084119
## 
## $betweenss
## [1] 9966055

위에서 kmeans 함수가 반환 한 결과 개체의 헤더를 볼 수 있습니다. 아래에서는 kmeans 개체에 포함 된 클러스터 인덱스를 고객 데이터 프레임과 결합하여 이제 3 개의 열을 갖습니다. 이렇게하면 ggplot 등을 수행 할 수 있습니다.

result_df <- customer_df
result_df$group <- cluster_obj$cluster
head(result_df)
##          lat       long group
## 1  67.260409   47.08063     4
## 2  55.400065   55.46616     4
## 3 -47.152065 -107.63843     1
## 4 -84.266658 -163.62681     1
## 5  -6.012361  103.34046     2
## 6 -10.717590  -59.64681     1

결과를 ggplot (ggplot2 R 패키지를 사용하는 산점도)으로 시각화하여이 게시물을 완료했습니다. 채색을 위해 R의 viridis 패키지를 사용했습니다.

library(ggplot2)
library(viridis)
ggplot(result_df) + geom_point(mapping = aes(x=lat,y=long,color=group)) +
  xlim(-90,90) + ylim(-180,180) + scale_color_viridis(discrete = FALSE, option = "D") + scale_fill_viridis(discrete = FALSE) 

20 개의웨어 하우스에서 또 다른 테스트를 실행 해 보겠습니다.

cluster_obj <- kmeans(customer_df,centers=customer_df[initial_centers(customer_df,20),])
result_df$group <- cluster_obj$cluster
ggplot(result_df) + geom_point(mapping = aes(x=lat,y=long,color=group)) +
  xlim(-90,90) + ylim(-180,180) + scale_color_viridis(discrete = FALSE, option = "D") + scale_fill_viridis(discrete = FALSE) 

관심이 있다면 R의 질량 중심 계산에 대한 내 게시물과 R에서 창고 위치 문제를 해결하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 확인하십시오.

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