群集后，如何从顶部群集中选择最佳客户（子集）？

Question

我进行了聚类练习，使用K均值（在3个PCA尺寸和5个PCA尺寸上）和GMM（使用5个PCA尺寸）方法，基于12个不同的特征来识别我的主要客户。 K-Means的两个输出都产生了与最佳集合几乎相似的客户（在每种情况下为1182个客户，重叠1156个），而GMM方法给了我660个客户作为最大客户。这660个客户均使用两种K-Means方法。

现在，我想从此列表中找出我的主要客户。您能否提出任何统计方法，我可以用来说这X个客户确实是我的最佳选择，并对其进行一些A / B测试？我不想使用完整的标识集，因为这样做可能会使我花更多的时间来计划如此庞大的客户群。

Answer 1

尝试一些不错的旧版过滤！选择一项或多项功能，创建自己的指标（也许最重要的客户是购买量最大的客户，或者忠诚度更高/在公司工作时间更长的客户，或者这两个因素的加权总和），在您的660个客户中排序聚类并仅选择N个第一客户，N是您允许的最大客户数量。