客户分群算法比较：K均值聚类与高斯混合模型（GMM），Python实现

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布

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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=k)

# 使用KMeans对象

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K-Means算法是一种基于距离计算的聚类方法。在该算法中，我们首先需确定聚类数K，随后按照距离的远近将数据划分到不同的簇中。下面是使用Python实现K-Means算法的代码片段。针对客户数据分析，我们即可使用K-Means算法，也可以采用更加复杂的GMM算法对待分析数据进行聚类。在该算法中，我们假设每个簇是由多个高斯分布组成的，然后根据数据点所属高斯分布的后验概率，将其划分到不同的簇中。通过以上两种算法，我们可以对客户数据进行深入分析，并且依照不同情况采用不同的算法来实现更好的结果。

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本文通过解析 GMM 的核心原理与实现细节，揭示了其在聚类分析中的优势与局限性。重点强调了 EM 算法的推导逻辑、协方差矩阵的类型选择对模型性能的影响，以及与 K-means 等算法的对比。结合实际案例，展示了 GMM 在复杂数据建模中的应用潜力。读者可通过实践教程代码，进一步掌握参数调优与模型部署技巧。通过上述案例可见，GMM 的灵活性使其在多领域发挥作用：数据建模：金融、地理信息、语音信号等复杂分布的拟合。决策支持：基于概率的软分类为精准营销、风险评估提供依据。技术融合。

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