数据分析--客户价值分析RFM(K-means聚类/轮廓系数)

2024-05-03 08:36

本文主要是介绍数据分析--客户价值分析RFM(K-means聚类/轮廓系数),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


原数据

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 

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

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

这篇关于数据分析--客户价值分析RFM(K-means聚类/轮廓系数)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/956308

相关文章

Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

《Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决》在Spring框架中,@Transactional注解是管理数据库事务的核心方式,本文将深入分析事务自调用的底层原理,解释为... 目录1. 引言2. 事务自调用问题重现2.1 示例代码2.2 问题现象3. 为什么事务自调用会失效3

找不到Anaconda prompt终端的原因分析及解决方案

《找不到Anacondaprompt终端的原因分析及解决方案》因为anaconda还没有初始化,在安装anaconda的过程中,有一行是否要添加anaconda到菜单目录中,由于没有勾选,导致没有菜... 目录问题原因问http://www.chinasem.cn题解决安装了 Anaconda 却找不到 An

Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案

《Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案》在使用Spring的@Scheduled定时任务时,你是否遇到过任务只执行一次,后续不再触发的情况?这种情况可能由多种原因导致,如未启用调度、线程... 目录1. 问题背景2. Spring定时任务的基本用法3. 为什么定时任务只执行一次?3.1 未启用

C++ 各种map特点对比分析

《C++各种map特点对比分析》文章比较了C++中不同类型的map(如std::map,std::unordered_map,std::multimap,std::unordered_multima... 目录特点比较C++ 示例代码 ​​​​​​代码解释特点比较1. std::map底层实现:基于红黑

Spring、Spring Boot、Spring Cloud 的区别与联系分析

《Spring、SpringBoot、SpringCloud的区别与联系分析》Spring、SpringBoot和SpringCloud是Java开发中常用的框架,分别针对企业级应用开发、快速开... 目录1. Spring 框架2. Spring Boot3. Spring Cloud总结1. Sprin

Spring 中 BeanFactoryPostProcessor 的作用和示例源码分析

《Spring中BeanFactoryPostProcessor的作用和示例源码分析》Spring的BeanFactoryPostProcessor是容器初始化的扩展接口,允许在Bean实例化前... 目录一、概览1. 核心定位2. 核心功能详解3. 关键特性二、Spring 内置的 BeanFactory

MyBatis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及实例分析

《MyBatis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及实例分析》本文将详细讲解MyBatis-Plus中的lambdaUpdate用法,并提供丰富的案例来帮助读者更好地理解和应... 目录深入探索MyBATis-Plus中Service接口的lambdaUpdate用法及示例案例背景

MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析

《MyBatis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例分析》本文将详细讲解MyBatis-Plus中静态工具Db的各种用法,并结合具体案例进行演示和说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录MyBATis-Plus中静态工具Db的多种用法及实例案例背景使用静态工具Db进行数据库操作插入

Go使用pprof进行CPU,内存和阻塞情况分析

《Go使用pprof进行CPU,内存和阻塞情况分析》Go语言提供了强大的pprof工具,用于分析CPU、内存、Goroutine阻塞等性能问题,帮助开发者优化程序,提高运行效率,下面我们就来深入了解下... 目录1. pprof 介绍2. 快速上手:启用 pprof3. CPU Profiling:分析 C

MySQL表锁、页面锁和行锁的作用及其优缺点对比分析

《MySQL表锁、页面锁和行锁的作用及其优缺点对比分析》MySQL中的表锁、页面锁和行锁各有特点,适用于不同的场景,表锁锁定整个表,适用于批量操作和MyISAM存储引擎,页面锁锁定数据页,适用于旧版本... 目录1. 表锁(Table Lock)2. 页面锁(Page Lock)3. 行锁(Row Lock