作者回复: 同学们的问题总是会引导我剧透后面的内容。。。 在sklearn中，同学所说的无量纲化英文被称为特征的缩放(Scaler)，把大的数值压缩到小的范围，或者改变数值的分布状态等。具体的方法和工具很多，包括标准化，归一化，居中，规范化等等不同的手段（这些手段的名词也容易混淆）： 1）StandardScaler工具，标准化缩放，是对数据特征分布的转换，目标是使其符合正态分布(均值为0，方差为1)。对于某些模型，如果数据特征不符合正态分布的话，就影响机器学习效率。 2）MinMaxScaler工具，是把特征的值压缩到给定的最小值和最大值之间，通常在0和1之间，有负值的话就是-1到1，因此也叫归一化。归一化不会改变数据的分布状态。在sklearn中，通过MinMaxScaler进行标准化缩放。某些模型，比如神经网络，就非常喜欢归一化之后的特征数据。 3）RobustScaler工具，基于百分位数的缩放，能消除这个过程消除了数据中的离群值的影响，但转换后的特征值的结果范围比之前的更大，所以RobustScaler之后，通常还结合归一化缩放器一起使用，再把数据压缩一下。 4）Normalizer工具，规范化缩放，则是将样本缩放为具有单位范数的过程，这可能仅适用于某些各个维度都是One-Hot编码的数据集，应用场景较少。 不同数据集适用不同工具。 这些我们以后要讲。

作者回复: 谢谢精辟的分享，皆是宝贵的经验之谈，对我亦有启发！三人行，必有我师！大家也是我的老师，我这儿也祝愿大家工作生活愉快。 对，文本部分，我这儿需要按照表格中跑出来的值进行调整一下，把二者对应上。谢谢你的细心！！

作者回复: 太棒了，感谢同学的实验和详细的过程分享。

作者回复: 当使用K-Means算法进行聚类分析时，如果发现聚类结果中某些组的数量相差很大，可能是由于以下原因： 特征缩放问题：K-Means算法对特征的尺度敏感。如果R、F、M三个特征的取值范围差异很大，那么尺度大的特征会对距离的计算产生更大的影响。解决方法是对特征进行归一化或标准化。 选择K值：可能选择的K值（在这里是3）不是数据的最佳聚类数。可以尝试使用肘部法则（Elbow method）或轮廓系数来确定最佳的K值。 数据的分布：有时，数据的自然分布确实是有很大的类和较小的类。在这种情况下，K-Means可能捕捉到了这种真实的分布。 K-Means的局限性：K-Means聚类假设群集是凸形和同样大小的，这可能不适用于所有数据集。考虑使用其他聚类方法，如DBSCAN或谱聚类。 为了改进聚类结果，可以尝试以下策略： 特征缩放：确保所有输入特征都被正确地归一化或标准化。 尝试不同的K值：不仅仅是3，还可以尝试其他的K值，并使用上述的评估方法（如肘部法则）来确定最佳K值。 考虑其他聚类算法：尝试使用DBSCAN、谱聚类或层次聚类等其他算法。 特征工程：考虑添加或修改特征。例如，你可以尝试R和F的交互项、R、F和M的平均值等。 单独对特征进行聚类：如果觉得有必要，可以单独对R、F、M进行聚类，然后结合结果制定营销策略。但这并不总是最佳策略，因为用户的行为可能是由多个特征共同影响的。 实际分析中，建议先确保数据的预处理（如特征缩放）是正确的，然后尝试不同的K值和聚类算法。并且要不断地验证你的聚类结果，看它们是否在实际的营销活动中是有意义的。

作者回复: 谢谢同学，尽管这样做之后，inertia_应该仍然在那儿。但是更好的代码正如同学指出的，不需要重写赋值。更新如下： for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=100) # 创建KMeans模型 kmeans.fit(df) # 拟合模型 distance_list.append(kmeans.inertia_) # 获取每个K值的损失

作者回复: 谢谢同学的细心，我们会修正音频。

作者回复: 正如同学评论那样，冗余代码可删。通过Mean排序更具区别度。

作者回复: 确实，你现在的方法是将timedelta64[ns]对象转换为字符串并进行分割提取。这种方法是可行的，但不是最直接的。 更为直接的方法是使用timedelta64对象的属性。例如，如果你只想要天数，你可以直接取days属性：RFM['recency'] = RFM['recency'].dt.days 这种方法直接利用了pandas的内置时间差对象属性，不仅更直观，而且效率更高。

作者回复: 谢谢