PYTHON КЛАСТЕРИЗАЦИЯ КЛИЕНТОВ

Python является одним из наиболее распространенных языков программирования в области анализа данных и машинного обучения. Для бизнеса крайне важно понимать, каковы потребности и интересы клиентов, чтобы улучшить качество сервиса и максимизировать прибыль. Кластеризация является одним из способов сегментации клиентов с целью определения общих характеристик в группах.

Для проведения кластеризации в Python можно использовать различные библиотеки, такие как Scikit-learn и SciPy. Одним из методов кластеризации, который часто используется в бизнесе, является метод K-средних.

Пример кода на Python для проведения кластеризации с использованием метода K-средних:

    from sklearn.cluster import KMeans
    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('customer_data.csv')
    X = data[['age', 'income']]
    kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)
    labels = kmeans.predict(X)

В этом примере мы используем библиотеку Scikit-learn для импорта метода KMeans, который мы затем применяем к данным, содержащим возраст и уровень дохода клиентов. Количество кластеров задано равным 3. Метод fit () обучает модель на данных, а predict () присваивает метки кластеров каждому объекту данных.

Иерархический кластерный анализ. Пример 1.

002 Кластеризация средствами Python 3

Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая)

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Метод k-средних или k-means ПРОСТО!

Анализ оттока клиентов из телекоммуникационной системы средствами python, pandas.

Кластеризация русского текста на Python

Машинное обучение в БИЗНЕСЕ! Применяем кластеризацию для магазина [Машинное обучение в Python]

ML: Кластеризация на python. Алгоритм kmeans

BLGPG-4A607CCC5BDF-24-11-24-00

Новые материалы: