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python - 用于产品数据分析的最佳 Python 聚类库

coder 2023-08-23 原文

<分区>

我收集了各种产品的字母数字产品代码。类似产品的代码没有内在相似性，即产品代码“A123”可能表示“Harry Potter Volume 1 DVD”，而“B123”可能表示“Kellogs Corn Flakes”。我实际上也没有产品的描述或标识。我所拥有的只是这段代码的“所有者”。因此，我的数据(以非正常方式)看起来像这样:

所有者 1:产品代码 A123、B124、W555、M221、M556、127、102

所有者 2:产品代码 D103,Z552,K112,L3254,223,112

所有者 3:产品代码 G123

....

我有大量(即 TB 级)此类数据。

我假设所有者 - 对于大多数人 - 拥有不确定数量的类似产品组 - 即所有者可能只有 2 组 - 所有 DVD 和哈利波特的书籍，以及“铁娘子”的集合“CD。我想分析这些数据并确定产品代码之间的距离函数，这样我就可以开始假设产品代码彼此“有多接近”，并将产品代码聚类(这样我也可以确定所有者有多少组)。我已经开始对文本聚类算法进行一些研究，但有很多算法可供选择，我不确定哪种算法最适合这种情况。

有人能指出我最适合使用的基于 python 的聚类函数/库吗？!

pythonsection所有者classcluster-analysis

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