python 实现k-means聚类算法银行客户分组画像实战（超详细，附源码）-Toy模板网

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k-means具体是什么这里就不再赘述，详情可以参见我这篇博客

k-means

问题描述：银行对客户信息进行采集，获得了200位客户的数据，客户特征包括以下四个1：社保号码 2：姓名 3：年龄 4：存款数量使用k-means算法对客户进行分组，生成各类型客户的特点画像

肘部折线图如下 tips：利用肘部方法可以找到最佳的簇数，即看那个点之后逐渐收敛，则那个点为最优的簇数

由下图可以得知k=3或k=4时比较好

分类出的画像图如下，可以清楚的看出不同客户的画像

python 实现k-means聚类算法银行客户分组画像实战（超详细，附源码）

源码如下

#-*-coding:utf-8-*-
import  numpy  as np
import  matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
dataset=pd.read_csv(r'Customer_Info.csv')
print(dataset)
X=dataset.iloc[:,[4,3]].values
from sklearn.cluster import  KMeans
sumDs=[]
for i in range(1,11):
    kmeans=KMeans(n_clusters=i)
    kmeans.fit(X)
    sumDs.append(kmeans.inertia_)
    print(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1,11),sumDs)
plt.title('the Elbow method')
plt.xlabel('number of cluster k')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()
kmenas1=KMeans(n_clusters=3,init='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=0)
y_kmeans=kmenas1.fit_predict(X)
plt.scatter(X[y_kmeans==0,0],X[y_kmeans==0,1],s=100,marker='^',c='red',label='poor')
plt.scatter(X[y_kmeans==2,0],X[y_kmeans==2,1],s=100,marker='o',c='green',label='middle')
plt.scatter(X[y_kmeans==1,0],X[y_kmeans==1,1],s=100,marker='*',c='blue',label='rich')
plt.scatter(kmenas1.cluster_centers_[:,0],kmenas1.cluster_centers_[:,1],s=250,c='yellow',label='Centroids')
plt.title('clusters of customer info')
plt.xlabel('deposit')
plt.ylabel('age')
plt.legend()
plt.show()

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