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Python借助K-means聚类算法，对客户进行分群。

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简介：
一、背景 1. 项目描述：您经营着一家大型超市（Supermarket Mall）。通过会员卡系统，您积累了关于客户的宝贵基本数据，包括客户ID、年龄、性别、年收入以及消费分数。 消费分数是通过对客户的行为和购买数据等进行综合分析，并根据预定义的参数赋予给客户的指标。 2. 数据描述：字段名称及描述如下：CustomerID：客户编号；Gender：性别；Age：年龄；Annual Income (k$): 年收入，单位为千美元；Spending Score (1-100)：消费分数，该分数范围从1到100，是根据客户的行为模式和购买记录所评估的结果。

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  • 关于利用K-means聚类算法进行客户价值分析的研究
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  • Mall-Customer-Segmentation: 利用K-means聚类进行商场客户细分
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    本教程通过实例详细讲解了如何使用Python实现K-means聚类算法，涵盖数据准备、模型训练及结果分析等步骤。 K-Means是一种迭代算法，其主要思想是将数据点分成K个簇，每个簇由一个质心（中心点）代表。该算法的步骤如下： 1. 随机选择K个初始质心。 2. 将每个数据点分配到离它最近的质心所在的簇。 3. 更新每个簇的质心，新的质心为该簇中所有数据点的均值。 4. 重复执行第2步和第3步，直到质心不再发生变化或达到预定的最大迭代次数。 代码解读如下： 1. 使用`make_blobs`函数生成了包含300个样本的数据集，这些样本分布在四个不同的簇内。 2. 利用sklearn.cluster模块中的KMeans类创建了一个具有4个簇的模型实例。 3. 通过调用kmeans.fit(X)方法对数据进行训练，并将每个样本分配到最近的一个质心所属的簇中。 4. 训练完成后，该模型会返回各个簇中心点的位置信息以及对应于每条记录所归属的具体簇标签。 5. 使用matplotlib库绘制聚类结果图，在此图上不同颜色代表不同的数据集类别；红色标记则表示各组群（即质心）的定位位置。
     
  • Python中的k-means聚类算法
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    简介：本文介绍了在Python中实现和应用K-Means聚类算法的方法，包括其原理、步骤及代码示例。适合初学者快速入门数据科学领域。 K-means聚类算法是一种经典的聚类方法，其目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而最小化簇内的方差。 以下是使用Python实现K-means聚类算法的一个简单示例： 首先需要安装NumPy库。这个库提供了大量的数学函数和对多维数组的支持，非常适合进行科学计算。 ```python pip install numpy ``` 然后可以使用以下Python代码来实现K-means算法： ```python import numpy as np # 生成随机数据作为示例 np.random.seed(0) data = np.random.rand(100, 2) # 选择初始的k个中心点（这里选择k=3） k = 3 centroids = data[np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False)] # 迭代次数 max_iters = 100 # K-means算法 for i in range(max_iters): # 将每个点分配到最近的中心点 ```