hadoop開發(fā)實戰(zhàn)已經(jīng)第十二周

1、公司中 社會中公司中 社會中 的人擁有 的Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案特殊人群？運動特殊人群？運動黃志Hadoop應用開發(fā)實戰(zhàn)案)*8 語少部分上網(wǎng)數(shù))*8 主要是上網(wǎng)時產(chǎn)生)*8 語少部分上網(wǎng)數(shù))*8 主要是上網(wǎng)時產(chǎn)生的數(shù))*8JUYS流數(shù)字段字呼叫狀E9接入時主（被）叫號*/2*呼叫標EE285呼叫持續(xù)時*54最終的業(yè)務選4E/648E2X8E8經(jīng)82+2*緯82+思考1：從電信呼中可思

2、考1：從電信呼中可思考2：此類用具比較顯的特征通話較為頻繁，月平均話費通話較為頻繁，月平均話費出差頻率高，機場出現(xiàn)有固定聯(lián)系人，且與該聯(lián)系有固定聯(lián)系人，且與該聯(lián)系人通訊次數(shù)通話平均時間長，通話時間段在晚上的頻數(shù)呼出次數(shù)遠遠大于呼入呼出次數(shù)遠遠大于呼入平均通話時間短、平均呼叫間與呼出對象的通信總次數(shù)固定聯(lián)系人很確定用戶通信行為特征（通信確定用戶通信行為特征（通信時間，通信對象，通信頻次，通話時長，上網(wǎng)流量，通信業(yè)務關聯(lián)提貝葉斯分類、決策樹、隨機森回歸分析、支持向量機、神經(jīng)聚類分析 )=NGZOY)_YOY =NGZOY)_YOY X# Q# b _ bb _X# Q# b _ bb _0GIXJ

3、例： 0 _ # 基于劃分的聚類：1 SKGTY基于密度的聚類基于劃分的聚類：1 SKGTY基于密度的聚類3GNUZ中的聚類算1 K3GNUZ中的聚類算1 K)GTV_ 聚類模糊1均值,_ 1 +3聚類（期望最大化聚類1 SKGTY：隨機選擇1個點作為1 SKGTY：隨機選擇1個點作為初始質(zhì) ： ：將每個點指派到最近的質(zhì)心，形成1個重新計算每個簇的質(zhì) TZ 質(zhì)心不發(fā)生變化有利于發(fā)現(xiàn)球形或圓形復雜度低，為541Z其中4是對象點的個數(shù)，Z迭代次1值不易確定，且可能產(chǎn)生對初始質(zhì)心有一定的依賴)GTUV_：)GTUV_： 將相似的對象放在一個子集中，生成多個IGTUV_IGTUV_內(nèi)使用1 SKGTY

4、聚不需要Q值，但是需要設置 : 兩個閾可并行化，計算速度通常先用 IGTUV_聚類來確定Q值，再進行Q KTY聚模糊1均值（,_1模糊集合論、模糊邏模糊1均值（,_1模糊集合論、模糊邏隸屬度：對象屬于某個集合的數(shù)據(jù)aX1,X2,Xnc 模糊簇集給定點O的值之和為 ：每個簇)P非零權(quán)值至少包含一個點，但不以權(quán)值包含所有點： 選擇一個初始模糊劃分，即對所有點賦初始權(quán)： ： ：使用模糊劃分，計算每個簇的質(zhì)重新計算模糊劃分，即 ： TZO 質(zhì)心不發(fā)生變化呼入/ 呼入/ 2E*/-554EIEZIEEES ( 每個用戶的呼入呼出次數(shù)、語每個用戶的呼入呼出次數(shù)、語次數(shù)、平均呼叫持續(xù)時長、呼入 呼呼出次數(shù)$

5、 ，語音次數(shù)$ ，平均持續(xù)時間 Y， Y呼入 多萬 萬根據(jù)平均呼叫持續(xù)時長、呼、語分析篩選后的 萬該類人群的平均呼叫時長集中在 Y與 Y 該類人群的平均呼叫時長集中在 Y與 Y （呼出次數(shù) 總的呼叫次數(shù)）均大于 （呼出次數(shù) 總的呼叫次數(shù)）均大于 （語音次數(shù) 總的呼叫次數(shù)）集中在 到 ，相差不大。（語音次數(shù) 總的呼叫次數(shù)）集中在 到 ，相差不大。對該人群做1 SKGTY對該人群做1 SKGTY對該人群做1 SKGTY對該人群做1 SKGTY對該人群做1 SKGTY對該人群做1 SKGTY1 SKGTY 聚成 1 SKGTY 聚成 數(shù)據(jù)預處理：提取用戶工數(shù)據(jù)預處理：提取用戶工作時間（ ： d ： ）的有效數(shù)KJI凼統(tǒng)計用戶呼出次數(shù)、語