基于K-means和PCA的银行客户数据研究

根据银行的业务客户样本，通过K-means方法对群体进行聚类分析，从而发现不同客户群体的特征和行为习惯，为银行的业务决策提供依据。在具体实现过程中，首先需要进行数据预处理和特征工程，包括数据清洗、缺失值填充、特征选择等。使用轮廓系数法确定最优聚类数目，对预处理后的样本进行K-means聚类分析，再使用主成分分析法（PCA）进行数据降维，对结果进行可视化展示，从而更加清晰地了解不同客户群体的特征和行为习惯。