Kmeans用户画像python实现

K-means 是一种聚类算法，可以将数据集分成多个簇，每个簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。K-means 用户画像是将用户数据按照某些特征进行聚类，以便于对用户进行分类和分析。

下面是使用 Python 实现 K-means 用户画像的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取用户数据
data = pd.read_csv('user_data.csv')

# 特征选择
features = ['age', 'gender', 'income']

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data[features] = scaler.fit_transform(data[features])

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(data[features])

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
data['cluster'] = labels
print(data)

其中，`user_data.csv` 是用户数据文件，包含 `age`、`gender` 和 `income` 等特征。`features` 列表是需要进行聚类分析的特征。`MinMaxScaler` 对特征进行了归一化处理，将特征值缩放到 [0,1] 范围内。`KMeans` 是 sklearn 库中的 K-means 算法实现，`n_clusters` 参数指定聚类的簇数。`labels` 变量保存了聚类结果，`cluster` 是新添加的一列，表示每个用户所属的簇。

执行完上述代码后，即可得到用户数据的聚类结果。