分箱方法（等距、等频、聚类）

数据人学习平台已经上线，网址为 www.shujurenclub.com，由资深数据分析专家@西索创办，他也是“数据人创作者联盟”的成员。

数据分箱技术

西索介绍了不同的数据分箱技术，包括等距分箱、等频分箱和聚类分箱。等距分箱是将数据分为具有相同宽度的箱子，等频分箱是将数据分为含有相同数据点数量的箱子。

聚类分箱使用K-Means算法，通过确定最佳分组数来进行数据分组，这是通过肘部法和轮廓系数来确定的。此外，西索提供了Python代码示例，展示了如何使用K-Means进行聚类分箱。

解决高维数据集问题

西索指出，由于维数诅咒，k-Means算法在处理高维数据集时会遇到困难。他建议使用余弦距离代替欧几里德距离，并对数据进行归一化处理以解决这一问题。

更快的聚类算法

由于k-Means在计算上可能非常昂贵，因此西索推荐了MiniBatchKMeans和BIRCH作为更快速的替代聚类方法，尽管这些方法可能产生的聚类质量不如k-Means。

数据可视化和特征选择

西索介绍了使用t-SNE进行数据可视化的方法，提供了一个更直观的数据展示，展示了cos k-Means和DBSCAN聚类算法创建的逻辑聚类。此外，他提到可以使用随机森林分类器来确定哪些特征对于聚类是重要的，通过对随机森林的特征重要性排序，可以识别出最重要的特征。

西索鼓励读者访问数据人学习平台，以及阅读由七位大厂数据产品编写的《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》一书以了解更多数据知识。