机器学习技术,特别是聚类算法,为这种分类提供了强大的工具。K-Means聚类是一种无监督学习方法,用于将数据集划分为K个集群。在银行客户分类的场景中,每个客户都会被分配到一个集群中,具有相似的特征和行为。这些集群可以代表不同类型的客户,从而帮助银行更好地理解他们的客户基础。首先,我们需要收集银行客户的数据。这...
接下来,我们将应用 K-means 算法对银行客户数据进行聚类,并将聚类结果可视化。 # 使用 K-means 聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)kmeans.fit(df_scaled)# 获取聚类标签labels=kmeans.labels_# 将聚类标签添加到原始数据框中df['Cluster']=labels# 可视化结果(选择两个特征进行可视化)plt.figure...