基于 RFM 模型的患者分组方法挺有意思，结合了K-Means聚类和C5.0 决策树两种算法，既能把慢性传染病患者分类，又能做精准预测。你只要有一批门诊数据，就能轻松复现整套流程，比较适合做医疗数据或个性化健康管理相关的项目。对了，准确率能跑到 99.94%，这个结果还是挺惊喜的。

数据是从 HIS 系统里提出来的，17 万多条，清洗完剩下 4 万多条，这种量级拿来训练模型刚刚好。而且数据清洗也不复杂，基本做下缺失值就能上手。

K-Means 那块，把人群分成了三类：重要的、主要的、潜在的——就像你做电商用户分群一样，直接给你一个分层策略，拿来就能用。R、F、M三个维度：最近就诊、就诊频率、消费金额都做了量化，落地快。

C5.0 预测那段也挺香，输出里清楚地告诉你“治疗时间”这个特征最关键。训练完还能输出可视化决策树，讲数据给业务听的时候也方便多了，不用再解释半天特征重要性。

如果你做医疗信息化、用户行为，或者是做公共健康领域的系统开发，这套思路可以参考一下。代码实现比较直白，用常见库就能搞定，KMeans 在sklearn里有，C5.0 你可以用rpart或C50，都还不错。