本文介绍了客户分群的重要性和两种常用算法——K均值聚类与高斯混合模型（GMM）。通过Python的Scikit-learn库展示了两种算法的实现，并讨论了它们的特点和适用场景。K均值简单易用，适合簇形状规则的数据，而GMM则能处理复杂形状的簇，并支持软聚类。实际应用中，需依据任务需求选择算法和K值。
客户分群算法比较：K均值聚类与高斯混合模型（GMM），Python实现
在市场营销和数据分析领域，客户分群是一项常见的任务，它可以帮助企业了解其客户群体并制定个性化的营销策略。K均值聚类和高斯混合模型（GMM）是常用的聚类算法之一，在Python中可以方便地实现这两种算法。
K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，其目标是将数据集划分为K个不同的簇，使得每个数据点与其所属簇的质心的距离最小化。下面是使用Python中的Scikit-learn库实现K均值聚类的示例代码：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象，指定簇的数量为K
k = 3
kmeans = KMeans(n_clusters
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