银行客户数据的聚类实验，挺适合想练练K 均值算法的你。用的是 Weka 里的simpleKMeans，UI 操作友好，参数也比较好调。数据源是bank-data，字段清晰，拿来练手顺手。

Weka 的K-means聚类其实还蛮好上手的，选好聚类数，再点几下按钮，就能跑出结果。你还能用可视化看看每类用户的分布，适合做初步的客户细分，像银行、零售这类都有用武之地。

除了实验本身，还贴心地附了不少参考资源，像K-均值限制和Matlab 实现对比，对比思路还挺清晰的，尤其是想了解算法优缺点的你，别错过。

要注意哦，K 值不是设大就准，太多会过拟合，太少分不清人群。你可以结合轮廓系数或肘部法则来选 K 值。多试几次，你会有感觉的。

如果你正在做客户画像、用户分群这类项目，或者想找一份靠谱的可视化聚类实验 PPT，那这份资源挺值得收藏的。