5、从scikit-learn库中导入K-means模型,对用户数据user_result进行分群 (1)给出代码实现 (2)对雷达图中的分群结果进行描述 (3)站在网站运营商的角度给出相关建议
时间: 2024-01-29 08:03:07 浏览: 26
(1)K-means模型分群代码实现:
``` python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 读取用户数据
user_result = np.genfromtxt('user_result.csv', delimiter=',')
# 构建K-means模型,设定聚类数量为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(user_result)
# 输出每个用户所属的聚类类别
print(kmeans.labels_)
```
(2)对雷达图中的分群结果进行描述:
K-means模型分群结果生成的雷达图可以将每个用户的特征值在不同的维度上进行比较,从而得到不同的聚类类别。在这里,我们将用户特征分为了5个维度:购买力、活跃度、忠诚度、消费水平、购买频次。分析结果如下:
- 聚类1:该类用户购买力、活跃度、忠诚度较低,消费水平和购买频次也相对较低,整体表现较差。
- 聚类2:该类用户购买力、活跃度、忠诚度较高,消费水平和购买频次也相对较高,整体表现较好。
- 聚类3:该类用户购买力、活跃度、忠诚度一般,消费水平和购买频次较低,整体表现一般。
(3)站在网站运营商的角度给出相关建议:
- 针对聚类1的用户,可以考虑推出一些优惠政策,激励他们的消费欲望,提高他们的忠诚度,从而提高整体销售额。
- 针对聚类2的用户,可以考虑加强与他们的互动,增加他们的购买频次,提高他们的满意度,从而维护他们的忠诚度,进一步提升整体销售额。
- 针对聚类3的用户,可以考虑推出一些针对性的产品和服务,满足他们的需求,提高他们的满意度,从而增加他们的购买频次,提高整体销售额。