数据分析--客户价值分析RFM(K-means聚类/轮廓系数)

原数据

复制代码
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import metrics

### 数据抽取,读⼊数据
df = pd.read_csv("customers1997.csv") #相对路径读取数据
print(df.info())
print(df.columns)
print(df.describe())
# 特征选择,选择RFM
df = df.drop(labels=['customer_id','country','education','gender','member_card','total_children'],axis=1)

一、 K-means聚类

1. K-means聚类

复制代码
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
kmeans = KMeans(n_clusters=4)   #构造聚类模型,划分为 4 类
kmeans.fit(df)  # 聚类
pre_y = kmeans.predict(df)  # 预测点在哪个聚类中,或者是直接采用 kmeans.labels_ 提取
print(pre_y)  # 输出每个样本的聚类标签

from sklearn import metrics
print("轮廓系数:",metrics.silhouette_score(df, pre_y,metric='euclidean'))
# print("轮廓系数:",metrics.silhouette_score(df, kmeans.labels_,metric='euclidean'))

2. 轮廓系数

轮廓系数取值范围[-1,1]

  • -1的效果最差
  • 1 的效果最好

二、分箱法分类

1. 分类

数据分析--客户价值分析RFM(分箱法/标准化)-CSDN博客

2.轮廓系数

复制代码
from sklearn import metrics
df_rfm = df[['Recency','Frequency', 'Monetary']]
print("轮廓系数:",metrics.silhouette_score(df_rfm, df['Segment'],metric='euclidean'))

Python------Kmeans聚类算法、轮廓系数(算法理论、代码)_python kmeans-CSDN博客

相关推荐
fanstuck6 小时前
基于大模型的个性化推荐系统实现探索与应用
大数据·人工智能·语言模型·数据挖掘
TG_yunshuguoji8 小时前
亚马逊云代理:亚马逊云怎么样进行大规模数据分析与处理?
数据挖掘·数据分析·云计算·aws
Y学院8 小时前
Python 数据分析:从新手到高手的“摸鱼”指南
python·数据分析
IT学长编程8 小时前
计算机毕业设计 基于大数据技术的医疗数据分析与研究 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
大数据·hadoop·机器学习·数据分析·毕业设计·毕业论文·医疗数据分析
IT学长编程10 小时前
计算机毕业设计 基于深度学习的酒店评论文本情感分析研究 Python毕业设计项目 Hadoop毕业设计选题 机器学习选题【附源码+文档报告+安装调试】
hadoop·python·深度学习·机器学习·数据分析·毕业设计·酒店评论文本情感分析
HaiLang_IT13 小时前
数据分析毕业论文题目推荐:精选选题清单
大数据·数据分析·毕业设计
人大博士的交易之路16 小时前
今日行情明日机会——20250912
大数据·数据挖掘·数据分析·缠论·缠中说禅·涨停回马枪·道琼斯结构
赵谨言18 小时前
基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用
经验分享·数据挖掘·毕业设计
赵谨言1 天前
基于数据挖掘技术构建电信5G客户预测模型的研究与应用
经验分享·5g·数据挖掘·毕业设计
麦麦大数据1 天前
J002 Vue+SpringBoot电影推荐可视化系统|双协同过滤推荐算法评论情感分析spark数据分析|配套文档1.34万字
vue.js·spring boot·数据分析·spark·可视化·推荐算法