电商用户数据聚类模型：基于K-means算法的设计与实现

本文提出了一种基于K-means算法的电商用户数据聚类模型，旨在通过对用户数据进行聚类分析，提高电商平台的用户体验和营销效果。模型的实现过程包括数据预处理、特征选择、K-means聚类算法实现、聚类结果分析和模型评估等步骤。通过对模型的实验测试，发现模型的聚类效果和准确性较高，可以为电商平台提供有价值的用户分析和营销决策支持。本文的研究成果对于电商平台的用户管理和市场营销具有一定的实践意义和推广价值。