实现商品价格聚类的 Python 项目，还蛮实用的，尤其是你手上有一堆价格数据但看不出规律时，用它来分组就挺合适的。用的是K-Means，老牌的聚类算法，配合pandas和numpy搞数据，顺手又高效。嗯，文件里应该有个4-9.py脚本，核心逻辑基本都在这，照着跑一遍就能看到效果。如果你有像sku-price这种 SKU 和价格的表格，用read_csv或者read_excel读进来，再跑一波聚类，快就能把产品价格分出几类来，适合做商品分层、调价建议这些事。
聚类前的预别忽略了哦，比如缺失值和异常值，还有Z-score 标准化，这些都影响聚类效果。K 值怎么选？你可以试试肘部法。聚完后通过fit和predict拿到簇标签，再把这些标签和商品信息对上，看哪类商品是高价、哪类是低价，比较清晰。
可视化部分也有考虑，用matplotlib或seaborn画个散点图，颜色区分不同簇，图一出来价格区间一目了然。聚类质量你也能用轮廓系数看一下，虽然不一定要追求完美，业务可解释更重要。
对了，如果你还想深入看看聚类相关的案例或代码实现，下面这些链接也值得点一波：
，这个项目对有数据、想做简单聚类的你还挺友好。如果你是做商品运营或者电商数据的，可以先拿它练练手。