基于聚类的疑似欺诈行为检测代码执行

以下是一个基于KMeans聚类算法的疑似欺诈行为检测的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取用户行为数据
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')

# 将特征数据提取出来
X = data[['visit_frequency', 'visit_time', 'visit_location']]

# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)

# 将聚类结果加入到原始数据中
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 查看各簇用户数量
print(data['cluster'].value_counts())

# 查看异常簇中的用户信息
fraud_cluster = data[data['cluster'] == 1]
print(fraud_cluster)

以上代码中，首先读取了用户行为数据，并从中提取出了特征数据。然后使用KMeans算法对特征数据进行聚类，将聚类结果加入到原始数据中。最后可以查看每个簇中的用户数量，以及异常簇中的用户信息。需要注意的是，聚类算法需要根据具体数据集和业务场景进行参数调整和模型选择，以达到最佳的欺诈检测效果。