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Customer-Segmentation-Using-PCA:在该项目中,我对为葡萄牙里斯本批发商的客户收集的产品支出数据应用...
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2021-05-11
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内容:无监督学习 项目:创建客户群 项目概况 在这个项目中,我将无监督学习技术应用于为葡萄牙里斯本批发商的客户收集的产品支出数据,以识别隐藏在数据中的客户群。 我首先通过选择一个小的子集进行抽样来研究数据,并确定是否有任何产品类别彼此高度相关。 之后,我通过缩放每个产品类别然后识别(并删除)不需要的离群值来预处理数据。 利用良好,干净的客户支出数据,我将PCA转换应用于数据,并实现了聚类算法以对转换后的客户数据进行细分。 最后,我将发现的细分与附加的标签进行比较,并考虑此信息可以如何帮助批发分销商进行将来的服务更改。 该项目是Udacity机器学习纳米学位计划的一部分,已经完成。 项目重点 该项目旨在为我提供无监督学习的动手经验,并努力为现实数据集上的潜在客户得出结论。 如今,许多公司收集了大量有关客户和客户的数据,并且强烈希望了解隐藏在其客户群中的有意义的关系。 配备此信息可以帮助公司工
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Customer-Segmentation-Using-PCA-master.zip (8个子文件)
Customer-Segmentation-Using-PCA-master
README.md 7KB
customer_segments.html 976KB
customers.csv 14KB
visuals.py 6KB
sagardoy_customer_segments.zip 1.02MB
.ipynb_checkpoints
customer_segments-checkpoint.ipynb 730KB
visuals.pyc 6KB
customer_segments.ipynb 730KB
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唐荣轩
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