本项目通过 LRFM+K-means 实现了客户分群，为电商运营提供了数据支撑。后续可拓展方向包括：结合用户画像（如年龄、地域）进一步细分；引入时间序列分析预测客户流失风险；利用深度学习模型（如 RFM-A 模型）提升分群精度。完整代码可通过调整数据源路径直接运行，适用于零售、电商等行业的客户价值分析场景。

本研究使用的包含 1319 条患者记录，涵盖 9 个特征，包括年龄、性别、心率、血压、血糖、心肌酶指标（CK-MB、肌钙蛋白）及诊断结果（positive/negative）。其中，Result为目标变量，表征患者是否患心脏病。为统一评估标准，定义函数，实现模型训练、预测及多维度评估（分类报告、混淆矩阵、ROC 曲线）：python# 训练模型# 预测# 分类报告print(f"=== {mode