python使用K-Means算法对用户画像特征进行聚类，使用轮廓系数法确定最佳的聚类数量。...
在 Python 中使用 K-Means 算法对用户画像特征进行聚类，首先需要准备好用户画像特征的数据集。然后，可以使用 scikit-learn 中的 KMeans 类来实现 K-Means 算法，并使用训练数据来构建模型。下面是一个简单的示例：from sklearn.cluster import KMeans# 读入数据并转换为 NumPy 数组X = ...# 创建 KMeans...
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在 Python 中使用 K-Means 算法对用户画像特征进行聚类，首先需要准备好用户画像特征的数据集。然后，可以使用 scikit-learn 中的 KMeans 类来实现 K-Means 算法，并使用训练数据来构建模型。
下面是一个简单的示例：
from sklearn.cluster import KMeans# 读入数据并转换为 NumPy 数组
X = ...
# 创建 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 使用训练数据构建模型
kmeans.fit(X)
# 预测每个样本所属的聚类
predictions = kmeans.predict(X)
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