客户价值分析-K均值聚类分析及结论

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了客户价值分析-K均值聚类分析及结论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

#k-means聚类分析 数据标准化
zcdata=(cdata-cdata.mean())/cdata.std()
zcdata.head()
from sklearn.cluster import KMeans
kmodel=KMeans(n_clusters=4,n_jobs=4,max_iter=100,random_state=0)

kmodel.fit(zcdata)
kmodel.labels_
from pandas import Series
Series(kmodel.labels_).value_counts()
cdata_rst=pd.concat([cdata,Series(kmodel.labels_,index=cdata.index)],axis=1)
cdata_rst.head()
#命名最后列名称
cdata_rst.columns=list(cdata.columns)+[‘类别‘]
cdata_rst.head()
#按类别分组统计 R M F
cdata_rst.groupby(cdata_rst[‘类别‘]).mean()

以上是关于客户价值分析-K均值聚类分析及结论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

第十篇:K均值聚类(KMeans)

谁能告诉我SPSS中的K聚类分析怎么人为指定初始的聚类中心呢?内有截图,求大神告诉我怎么设置。

K-means聚类分析案例(一)

聚类算法——k均值聚类

R语言--聚类分析