在实际场景中，比如本项目的商场顾客数据集，只包含一批顾客的背景信息，但并不包含顾客的类别信息（顾客是属于什么类别的）。我们面对的许多真实数据集都是没有提供属性标签的，对于这种无标签的数据，需要通过调用机器的学习任务，完成无监督学习。聚类任务是一种常见的无监督学习。本项目，我们的目的就是利用聚类技术，对提供的商场顾客背景信息做聚类分析。
我们先对本项目提供的数据集进行加载以及可视化分析。由于本项目提供的是不带标签的数据集，因此我们主要会探索各个特征间潜在的关系，以对后续的预处理代码 预加载代码:
聚类分析所需用到的特征有一定的认识
步骤一：加载商场顾客数据集 和之前的实验一样，我们先对本项目提供的商场顾客数据集进行加载。 该数据集被包 含在 datasets 文件夹中的 Mall_Customers.csv 里：
样例代码:
运行结果：
从打印的前五个样本数据来看，每个样本都包含 5 个特征数据，但是并不包含一个目标标签值。接着，我们打印该数据表的 info 方法来看看数据表的详细信息：
样例代码:
运行结果：
可以看出，该数据集较小，只有 200 条样本，每条样本包含 5 个特征值。其中，特征列 CustomerID 是表示顾客的 ID 编号，属于无效列，对我们后续的聚类任务没有帮助，因此我们直接忽略该列。除了 CustomerID 这一列，仅有 Gender 列是属于对象类型的，且只包含 Male 和 Female 这个值，其他列都是属于整型数据。
步骤二：基于数值列绘制统计直方图
我们首先对全体数据集进行分析，也就是包含男女性别的所有顾客数据。这里，我们分别对 Age、 Annual Income (k$)和 Spending Score (1-100)这三列数据做统计，为了直观地展示各个数值区间的样本数量，我们这里直接利用 Seaborn 的 histplot 方法绘制出统计直方图。相关的绘图方式在之前的项目中已经讲解过了，这里值得说明的是参数 kde，该参数我们设定为 True，表示在直方图中我们将高斯核密度估计曲线同时绘制出（一种概率密度函数），用于有效展示样本属于各个数据段的概率分布情况。 实现代码如下：
运行结果：
从得到的三个直方图中我们大致分析出，数据集中的年龄段在 30-35 岁之间的顾客人数最多，年收入有 5-6 万美元的顾客人数最多。消费力分数在 30-50 之间的顾客人数最多。
步骤三：绘制不同性别顾客的散点分布图
接着，我们再针对不同性别顾客，根据两两特征值我们可以绘制出三张散点图。第一张散点图我们根据顾客的年龄信息和年收入信息，绘制出的散点图能表现出不同年龄段顾客的年收入。第二张散点图我们根据顾客的年龄和消费能力分数，绘制出的散点图能表现出不同年龄段顾客的消费能力。第三张散点图我们根据顾客的年收入和消费能力分数，绘制出的散点图能表现出不同年收入顾客的消费能力。
我们利用 Seaborn 的 scatterplot 方法来绘制散点图，其中参数 hue 指定用于分组的列，即绘制出的散点图会用不同的颜色表示 hue 列不同特征值。这里，我们就是指定hue 值为 Gender，分别用不同颜色标记不同性别顾客的样本点，并以图例的形式进行说明。实现代码如下：
样例代码:
运行结果：
从得到的三张散点图中我们可以大致看出，无论是对哪个性别的顾客，整个图中的散点分布的比较散，很难从中总结出一定的规律。因此，我们将在下一个实验中学习机器学习中的聚类方法，通过聚类方法对顾客进行有效的聚类，从而达到对顾客分类的目标。
