客户数据分析：使用K-Means和高斯混合模型聚类算法

本文介绍了在客户数据分析中，如何使用Python实现K-Means和高斯混合模型（GMM）这两种聚类算法。K-Means基于距离计算，而GMM基于概率密度，两者在数据聚类中各有优势。

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客户数据分析：使用K-Means和高斯混合模型聚类算法

在数据分析领域中，聚类问题一直是重点研究方向之一。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。本文将为大家介绍如何使用Python编写以下两种聚类算法。

1、K-Means算法

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。最终使得每个簇内部的数据尽可能紧密地聚集到一起，并且不同簇的差异性尽可能大。下面是使用Python实现K-Means算法的代码片段。

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
 
# 构造示例数据
data = np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])
 
# 确定聚类数K
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
 
# 开始聚类
kmeans.fit(data)
 
# 输出簇心坐标和簇标签
print(kmeans.cluster_centers_)
print(kmeans.labels_)

2、高斯混合模型算法

高斯混合模型算法是一种基于概率密度计算的聚类方法。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。下面是使用Python实现GMM算法的代码片段。

from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
 
# 构