inertias是K-Means模型对象的属性,它作为没有真实分类结果标签下的非监督式评估指标。表示样本到最近的聚类中心的距离总和。值越小越好,越小表示样本在类间的分布越集中。 可以看到,当聚类中心大于等于4之后,inertias的变化幅度显著缩小了。 plt.figure(1 , figsize = (15 ,6)) plt.plot(np.arange(1 , 11) ...
从散点图,能清楚的看到,年龄、年收入、消费得分没有明显的相关性,即3个变量均可用于聚类分析。 4、K-Means聚类 # 根据整体平方和粗略看下聚类数目inertia=[]foriinrange(1,10):cluster=KMeans(n_clusters=i,random_state=100).fit(X)inertia.append(cluster.inertia_)plt.figure(1,figsize=(10,5))plt.p...
KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好地了解其客户群体,优化产品陈列和推广策略,提供更加个性...
掌握如何调节K-means算法的参数,来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍 在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。 俗话说,“物以类聚,人以群分”,聚类算法其实就是将一些具有相同内在规律或属性的样本划分到一个类...
基于K-means聚类算法进行客户人群分析,在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。
在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体...
降低客户流失率 提高收入 增加ARPU 值(average revenue per user 每个用户平均收益) 精准的市场营销策略定制 二、使用聚类模型—分析项目需求 由于客户多,消费行为复杂,很难人工对客户打标签,这种情况下: 采用无监督学习的聚类算法更恰当 通过对客户的特征,日常消费行为进行分析,了解其偏好, ...
对不同性别的客户在年龄、年收入、消费指数上的分布进行观察，生成boxplot图像以显示数据的分布状态。接下来，采用K-means算法对数据进行聚类。首先根据年龄与消费指数进行聚类，尝试使用1-10个聚类中心对数据进行分组。通过绘制inertias折线图观察聚类效果，发现聚类中心大于等于4后，inertias的变化幅度逐渐减小...
本文通过应用K-means聚类算法对超市购物中心的客户数据进行深入分析，目的是为了帮助营销团队根据客户群体特性制定精准的营销策略。通过将客户划分为不同的类别，我们可以更好地理解他们的消费行为和偏好。实验目标是通过分析超市用户的基本信息（如会员卡数据）和购物行为产生的消费指数，利用Python中的matplotlib...
背景知识:聚类是一种无监督学习 需求:对商场顾客进行聚类(打标签) 用到的核心算法:KMeans 完整代码: # coding: utf-8 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import pan