基于近距离的空间客户分组法

提供一个如何进行空间近似客户聚类的编码示例,适用于例如搜索多个重心时(即想解决多个仓库位置问题时)。其逻辑和方法与任何一种基于距离的聚类问题都是一样的。

我将k应用k-means聚类来根据客户的空间距离进行分组。

k-means聚类的算法有很好的解释,如本文:https://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/。

首先我定义了一个包含随机经纬度坐标的数据框架,代表随机分布的客户。

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)

这里你可以看到数据框架的头。

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

标准的k-means聚类算法选择k个随机初始点,并将这些点定义为聚类中心。然后算法根据最小距离,将数据点分配给每个聚类中心。

在这种情况下,我们以后要使用聚类算法来解决设施定位问题,考虑多个仓库的定位。因此,我认为选择彼此距离合理的聚类中心比较合适。为此我定义了一个函数,根据空间数据集的经度维度来选择定义的起始中心数量。

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

现在我们可以结合R基础包中的kmeans函数,应用上面的函数。在这个例子中,我推导出四个基于接近性的客户群。

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

上面你可以看到kmeans函数返回的结果对象的头。下面我将kmeans对象所包含的聚类指数与客户数据框架结合起来,这样我们现在就有3列。这样我们就可以做gg图等。

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

我通过在ggplot(使用ggplot2 R包的散点图)中可视化结果来完成这篇文章。对于着色,我使用R中的viridis包。

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) 

让我们用20个仓库再跑一次测试。

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) 

如果有兴趣,可以看看我在R中计算质量中心的帖子,以及如何用R解决仓库位置问题。

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