【机器学习之聚类】网购用户购买意向分析

简介：
本项目运用机器学习中的聚类算法，对大量网购用户的购物行为数据进行分析，旨在识别并分类具有相似购买偏好的用户群体，从而帮助企业更精准地定位市场细分，优化营销策略。 基于数据集online_shoppers_intention进行网购人群购买意图的聚类情况分析。该过程包括数据预处理、将分类数据转换为数值数据，并使用one-hot编码方法对原始数据进行处理，最后通过轮廓系数法（Silhouette Coefficient）评估不同聚类算法的效果。轮廓系数值范围在[-1, 1]之间，接近于1表示内聚度和分离度都较好。 具体来说，在该分析中分别采用了K-means、层次聚类以及DBSCAN三种不同的聚类方法，并将n值设为2以准确判断各模型的聚类效果。