本文基于珠宝电商真实交易数据，采用K-Means聚类和RFM模型进行客户细分研究。通过数据清洗、特征工程（构建RFM指标及多维行为特征）和PCA降维处理后，确定3个最优客户群：高潜力客户、流失风险客户和价格敏感型客户，并针对每类群体提出差异化营销策略。研究展示了从数据处理到商业落地的完整流程，同时指出数据代表性等局限性，建议未来结合深度学习方法提升营销精度。该案例为电商客户细分提供了可借鉴的实施框

输入：28×28 灰度图（展开为 784 维向量）。标签：+1 或 -1。X_test。数据：4 个组织切片（A1, B1, C1, D1）。每个 spot 对应一张 RGB 图像和 38 个蛋白质表达值。任务：预测CD11b 蛋白水平。👉 如果你也在学习数据挖掘，希望这篇文章能帮到你。