聚类分类-兴趣爱好分组数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：聚类分析,兴趣爱好,群体划分,机器学习,数据挖掘,分类模型,市场细分
数据概述：
本数据集包含6000名参与者的兴趣爱好调查数据，每位参与者回答了217个与兴趣爱好相关的问题，例如是否喜欢下棋等。数据集将参与者分为4个不同的群体，并已预先完成数据清洗与标准化，便于直接用于后续分析。
数据用途概述：
该数据集适用于多种场景，包括但不限于：
1. 聚类分析：识别不同群体的兴趣爱好特征及其分布模式。
2. 分类模型训练：探索兴趣爱好与群体划分之间的关系，尝试构建预测模型以根据兴趣爱好预测群体归属。
3. 市场细分：帮助企业或机构根据兴趣爱好特征进行目标客户群的划分与定位。
4. 用户画像：为不同群体创建详细的兴趣爱好画像，支持精准营销或内容推荐。
数据特征：
- 群体编号：标识参与者的群体归属（4个群体）。
- 兴趣爱好问题：包含217个二分类问题（是/否），反映参与者的兴趣偏好。
- 群体标签：对每个群体的兴趣爱好特征进行初步标注（如群体C对兴趣5和兴趣115有80%的偏好）。
- 兴趣标签：对每个兴趣爱好问题进行分类，便于后续分析与挖掘。
