KMeans聚类分析案例_顾客数据集

KMeans聚类分析案例——顾客数据集

1. 导入数据集：加载顾客数据集，对数据进行预处理，清洗缺失值和异常值。

2. 特征选择：根据业务需求选择与顾客行为相关的特征，如年龄、收入、购买频率等。

3. 标准化处理：使用标准化方法处理特征，确保数据尺度一致。

4. 选择K值：通过肘部法则或轮廓系数确定最佳的聚类数K。

5. 聚类建模：应用KMeans算法进行聚类，得到不同类型的顾客群体。

6. 聚类分析：分析每个聚类的特征，帮助企业制定个性化营销策略。

7. 可视化展示：使用降维技术如PCA进行可视化，方便观察不同顾客群体的分布情况。