Classification by K-means method for customer habit predictions

U završnom radu napravljen je i dokumentiran računalni model koristeći metodu K-srednjih vrijednosti strojnog učenja. Računalni model je napravljen u cilju predviđanja navika kupaca u trgovačkom centru. Temeljen je na zadanoj bazi podataka s određenim karakteristikama kao što su rod, dob, godišnja primanja i navika potrošnje od kojih je potrebno neke uzeti u obzir za određivanje broja grupa, tj. grupiranja. Uz odabir odgovarajućih varijabla dobiven je optimalan broj grupa odnosno klastera. Svi rezultati su određeni odgovarajućom standardnom metodom, metodom koljena. Koristeći tehnike vizualizacije, rezultati su prikazani i objašnjeni.In the final paper, a computer model was created and documented using the K-means method of machine learning. A computer model was created to classify the habits of customers in a shopping center by K-means method. It is based on a given database with certain characteristics such as gender, age, annual income, and spending score, some of which need to be taken into algorithm to determine the number of clusters, i.e., clustering. With the selection of appropriate variables, the optimal number of clusters was obtained. All results were determined by the appropriate standard method, the elbow method. The results are presented and explained using visualization techniques