K均值聚类算法（K-Means）

K-Means算法被广泛应用于需要对数据记录进行聚类的场景。以下列出了六类使用场景：

• 文档分类

  根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的类别。

  首先，需要对文档进行初始化处理，将每个文档都使用矢量来表示，并采用术语频率识别常用术语的方式来进行文档分类，然后对文档向量进行聚类来识别文档组中的相似性。

• 客户分类

  K-Means算法能帮助营销人员改善他们的客户群（在其目标区域内工作）。并根据客户的购买历史、兴趣或活动监控来对客户类别做进一步分析。

  例如：使用K-Means算法可以将电信预付费客户的付费方式分为充值模式、发送短信和浏览网站几个类别。对客户进行分类有助于公司针对特定客户群制定特定的广告。

• 欺诈检测

  K-Means算法在欺诈检测中也扮演着一个至关重要的角色，被广泛应用于汽车、医疗保险和保险欺诈检测领域。利用以往欺诈性索赔的历史数据，根据它和欺诈性模式聚类的相似性来识别新的欺诈。

• 警报的自动化聚类

  大型企业IT基础架构技术组件（如网络、存储或数据库）会生成大量的警报消息，由于警报消息可以指向具体的操作，因此必须对警报信息进行手动筛选，确保后续操作的优先级。对数据进行K-Means聚类可以对警报类别和平均修复时间做深入分析，有助于对未来故障进行预测。

• 通话记录分析

  通话记录（CDR）是电信公司对用户的通话、短信和网络活动信息的记录。将通话详细记录与客户个人资料结合在一起，能够帮助电信公司对客户需求做更多的预测。

• 识别犯罪地点

  K-Means算法可以对城市中特定地区的相关犯罪数据进行分析。分析内容包括犯罪类别、犯罪地点以及两者之间的关联等，可以对城市或区域中容易犯罪的地区做高质量的勘察。

创建模型与模型离线训练：

/*polar4ai*/
CREATE MODEL test_kmeans WITH
(model_class = 'kmeans', x_cols = 'dx1,dx2',
 y_cols='',model_parameter=(n_clusters=2))
 AS (select * from db4ai.testdata1);

模型预测：

/*polar4ai*/
select dx1,dx2 FROM
PREDICT(MODEL test_kmeans,
select * from db4ai.testdata1 limit 10)
WITH (x_cols = 'dx1,dx2',
      y_cols='');