
Python与R语言用XGBOOST、NLTK、LASSO、决策树、聚类分析电商平台评论信息数据集
对于聚类结果,需要进行判别分析,包括内分析和外分析。综上所述,通过对电商市场数据的分析和预测,以及对评论数据的主题分类和时间感知注意力网络模型的应用,我们可以更好地了解电商市场的规律,预测销售情况,对用户进行分类,实现更精准的个性推荐,为电商商家的决策提供有力的支持。本文在基础的K-means聚类算法的基础上,结合该算法固有的一些缺陷,提出了一些改进措施,即通过改进的K-means聚类算法来对“B2C电商评论信息数据集”数据进行处理,在最终得到结果之后依据形象化的结论提出相应的公司决策,以满足市场的要求。