已知地理位置经纬度对客户进行Kmeans聚类的代码

这是一个使用Python实现的Kmeans聚类代码示例，可以使用经纬度数据对客户进行聚类：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机的经纬度数据
data = np.random.rand(100, 2) * 180 - 90

# 定义Kmeans模型，设置聚类数量为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 对数据进行聚类
kmeans.fit(data)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

这段代码中，首先生成了100个随机的经纬度数据，然后定义了一个Kmeans模型，将聚类数量设置为3。最后对数据进行聚类，并输出聚类结果。你可以将自己的数据替换到`data`变量中，然后调整聚类数量和其他参数，以获得更好的聚类效果。