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网购用户的画像分析

时间:2025-01-18 13:55:22浏览次数:1  
标签:19 网购 用户 Female 54 Male 画像 32 78

 

本项目为【“人以群分”网购用户的画像分析—基于Kmeans聚类方法】单元课程的第3个实验,对应第3课时。主要任务是进行Kmeans聚类算法k值的讨论,并且确定k值后使用模型来尝试用户画像分簇的过程。对应各实验任务的步骤如下:

任务一:训练模型,确定k值

实验目标:学生能够运行代码,进行Kmeans聚类算法k值的探究,通过计算每个点到质心的距离(簇内误差平方和)得到碎石图,来确定k值。

  1. 第一步:导入数据
  2. 第二步:数据处理
  3. 第三步:测试算法
  4. 配置算法,设置参数
  5. 使用算法,进行类别标签的计算
  6. 计算聚类中心(质心)
  7. 标记聚类中心,判断质心是否改变
  8. 绘制碎石图

 

任务二:应用模型,归类用户

实验目标:学生能够运行代码,知道如何使用Kmeans进行分簇应用。

  1. 第一步:导入数据
  2. 第二步:数据处理
  3. 第三步:测试算法
  4. 配置算法,设置参数
  5. 使用算法,进行类别标签的计算
  6. 第四步:应用算法
  7. 预测用户类别
  8. 结果可视化

 

本项目项目文档结构如下所示:

  • buy_input_1.csv为默认的购物数据集
  • 1.确定k值.ipynb:进行Kmeans聚类算法k值的探究。
  • 2.使用模型归类用户.ipynb:Kmeans模型应用。
  • README:说明文档
 

CustomerID,Gender,Age,Annual Income,Spending Score
1,Male,19,15,39
2,Male,21,15,81
3,Female,20,16,6
4,Female,23,16,77
5,Female,31,17,40
6,Female,22,17,76
7,Female,35,18,6
8,Female,23,18,94
9,Male,64,19,3
10,Female,30,19,72
11,Male,67,19,14
12,Female,35,19,99
13,Female,58,20,15
14,Female,24,20,77
15,Male,37,20,13
16,Male,22,20,79
17,Female,35,21,35
18,Male,20,21,66
19,Male,52,23,29
20,Female,35,23,98
21,Male,35,24,35
22,Male,25,24,73
23,Female,46,25,5
24,Male,31,25,73
25,Female,54,28,14
26,Male,29,28,82
27,Female,45,28,32
28,Male,35,28,61
29,Female,40,29,31
30,Female,23,29,87
31,Male,60,30,4
32,Female,21,30,73
33,Male,53,33,4
34,Male,18,33,92
35,Female,49,33,14
36,Female,21,33,81
37,Female,42,34,17
38,Female,30,34,73
39,Female,36,37,26
40,Female,20,37,75
41,Female,65,38,35
42,Male,24,38,92
43,Male,48,39,36
44,Female,31,39,61
45,Female,49,39,28
46,Female,24,39,65
47,Female,50,40,55
48,Female,27,40,47
49,Female,29,40,42
50,Female,31,40,42
51,Female,49,42,52
52,Male,33,42,60
53,Female,31,43,54
54,Male,59,43,60
55,Female,50,43,45
56,Male,47,43,41
57,Female,51,44,50
58,Male,69,44,46
59,Female,27,46,51
60,Male,53,46,46
61,Male,70,46,56
62,Male,19,46,55
63,Female,67,47,52
64,Female,54,47,59
65,Male,63,48,51
66,Male,18,48,59
67,Female,43,48,50
68,Female,68,48,48
69,Male,19,48,59
70,Female,32,48,47
71,Male,70,49,55
72,Female,47,49,42
73,Female,60,50,49
74,Female,60,50,56
75,Male,59,54,47
76,Male,26,54,54
77,Female,45,54,53
78,Male,40,54,48
79,Female,23,54,52
80,Female,49,54,42
81,Male,57,54,51
82,Male,38,54,55
83,Male,67,54,41
84,Female,46,54,44
85,Female,21,54,57
86,Male,48,54,46
87,Female,55,57,58
88,Female,22,57,55
89,Female,34,58,60
90,Female,50,58,46
91,Female,68,59,55
92,Male,18,59,41
93,Male,48,60,49
94,Female,40,60,40
95,Female,32,60,42
96,Male,24,60,52
97,Female,47,60,47
98,Female,27,60,50
99,Male,48,61,42
100,Male,20,61,49
101,Female,23,62,41
102,Female,49,62,48
103,Male,67,62,59
104,Male,26,62,55
105,Male,49,62,56
106,Female,21,62,42
107,Female,66,63,50
108,Male,54,63,46
109,Male,68,63,43
110,Male,66,63,48
111,Male,65,63,52
112,Female,19,63,54
113,Female,38,64,42
114,Male,19,64,46
115,Female,18,65,48
116,Female,19,65,50
117,Female,63,65,43
118,Female,49,65,59
119,Female,51,67,43
120,Female,50,67,57
121,Male,27,67,56
122,Female,38,67,40
123,Female,40,69,58
124,Male,39,69,91
125,Female,23,70,29
126,Female,31,70,77
127,Male,43,71,35
128,Male,40,71,95
129,Male,59,71,11
130,Male,38,71,75
131,Male,47,71,9
132,Male,39,71,75
133,Female,25,72,34
134,Female,31,72,71
135,Male,20,73,5
136,Female,29,73,88
137,Female,44,73,7
138,Male,32,73,73
139,Male,19,74,10
140,Female,35,74,72
141,Female,57,75,5
142,Male,32,75,93
143,Female,28,76,40
144,Female,32,76,87
145,Male,25,77,12
146,Male,28,77,97
147,Male,48,77,36
148,Female,32,77,74
149,Female,34,78,22
150,Male,34,78,90
151,Male,43,78,17
152,Male,39,78,88
153,Female,44,78,20
154,Female,38,78,76
155,Female,47,78,16
156,Female,27,78,89
157,Male,37,78,1
158,Female,30,78,78
159,Male,34,78,1
160,Female,30,78,73
161,Female,56,79,35
162,Female,29,79,83
163,Male,19,81,5
164,Female,31,81,93
165,Male,50,85,26
166,Female,36,85,75
167,Male,42,86,20
168,Female,33,86,95
169,Female,36,87,27
170,Male,32,87,63
171,Male,40,87,13
172,Male,28,87,75
173,Male,36,87,10
174,Male,36,87,92
175,Female,52,88,13
176,Female,30,88,86
177,Male,58,88,15
178,Male,27,88,69
179,Male,59,93,14
180,Male,35,93,90
181,Female,37,97,32
182,Female,32,97,86
183,Male,46,98,15
184,Female,29,98,88
185,Female,41,99,39
186,Male,30,99,97
187,Female,54,101,24
188,Male,28,101,68
189,Female,41,103,17
190,Female,36,103,85
191,Female,34,103,23
192,Female,32,103,69
193,Male,33,113,8
194,Female,38,113,91
195,Female,47,120,16
196,Female,35,120,79
197,Female,45,126,28
198,Male,32,126,74
199,Male,32,137,18
200,Male,30,137,83

   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

标签:19,网购,用户,Female,54,Male,画像,32,78
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