【发布时间】：2019-02-27 22:21:59
【问题描述】：
所以我正在做一个客户细分分析，并通过 k-means 生成了几个集群。 K-means 应用于包含 8 个特征的数据，现在我想进一步分析我的每个集群，以便通过解释哪些特征对集群 x 中的所述元素贡献最大来更好地理解它。例如 - “年龄”可以是集群 0 的最高权重特征，而“工资”可以是集群 1。
如果有什么不明白的地方请告诉我，欢迎提出任何想法！我自己目前不确定如何区分这些集群。
【问题讨论】：
【发布时间】：2019-02-27 22:21:59
【问题描述】：
由于您使用 Python 标记了您的问题，您可以尝试使用 seaborn pairplot 来查看是哪个特征推动了集群的分离。
可以找到here
【讨论】：
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嗨@Pallie，我确实得到了pairplot，我们可以比较单个属性的不同集群，但是我们如何比较不同集群的不同属性/特征？
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配对图允许您查看所有这些按集群着色的组合。我不确定你到底是什么意思。