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原创:如何利用Python使用机器学习对4G基站类型进行聚类,提供个思路代码给大家。
shangt
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发表于 2018-5-16 14:44:05  只看楼主 

以前直做网优,现在做建设了,积累的大量数据,自学了Python,机器学习,AI,用这些来从业务角度给4G基站分个类,可用于规划方面(从投资角度,哪些类别的站点更值得投资,而不是从网络质量角度,思路的转变)

我们实际工作中经常要使用各种数据,AI三阶段,收集数据、分析数据、预测未来。利用

Python库可以简单的实现聚类(无监督学习),多说无益,给大家一段我写的代码,自己玩吧。

使用最简单的k-means算法,简单说就是计算各数据维度的欧式距离,然后平均,然后迭代,最后找出最好的聚类。用到几个库。

import numpy as np
from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten
import pandas as pd

a1=pd.read_excel('c://python36//站点分类datav2.xlsx')#自己搞表格
data1=a1.loc[:,['用户数/天','4G流量(G)/天']].values#分类维度越高,对计算机要求越高,当然越有意思
whiten=whiten(data1)
centroids,_=kmeans(whiten,3) #分成3类,可以改
re1,_=vq(whiten,centroids)
print(re1)
re1=pd.DataFrame(re1)
output1=pd.merge(a1,result1,left_index=True,right_index=True)
output1.to_excel('output1.xlsx')
print('已输出到output1.xlsx')

#我这就二千多行数据,分类速度还行,前几天搞个用户分类几十万行,电脑太撮,搞一晚上

抛砖引玉,还有其他聚类方法,大家可以讨论,我这还用其他方法对用户进行了聚类,应用很多,欢迎讨论。

 

[[i] 本帖最后由 shangt 于 2018-5-16 14:47 编辑 [/i]]
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发表于 2018-5-17 09:01:09 
技术问题,回答得专家指数,快速升级
学习python还在入门中

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发表于 2018-5-18 09:26:26 
正在学习python ,入门级别中;终于看到了python在网优界的应用了;

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