无监督学习-细分客户群体

引言

非监督学习(Unsupervised Learning)是机器学习中的一种重要方法，它在没有预先标注的情况下，从数据中自动发现模式和结构。非监督学习算法能够对数据进行聚类、降维和异常检测等任务，帮助我们更好地理解数据的内在特征。
在“非监督学习: 创建客户群”项目中，我们将深入挖掘批发客户数据集的价值。
首先，通过对数据的仔细分析，我们能够发现其中隐藏的信息和趋势。接着，进行预处理操作，包括数据缩放和去除异常值，为后续的分析奠定坚实的基础。特征转换环节采用主成分分析，有效地降低数据维度，同时保留关键信息。
在聚类过程中，我们运用强大的 pandas、numpy、sklearn 等库进行数据处理和分析。通过选择合适的聚类算法，并对其进行评估，我们能够准确地找出客户的内在结构和分类。
在这个项目中，你将学到数据预处理的关键技巧、主成分分析的原理与应用、聚类算法的选择与评估方法，以及如何利用聚类结果进行深入的数据分析和实际应用。