•	数据集：Mall Customers Dataset提供了丰富的顾客信息，包括在购物中心的移动轨迹、停留时间和购物行为等详细信息，为零售分析和顾客行为研究提供了宝贵的资源。
•	聚类算法选择： 你可以选择一种或多种聚类算法（K-means、DBSCAN、层次聚类）进行实验，并进行参数调优，以确定最佳的超参数设置。
•	聚类效果评估：使用轮廓系数（Silhouette Score）等指标评估聚类结果的有效性，并通过PCA或t-SNE等降维技术可视化不同聚类的分布情况。
•	比较聚类与其他方法： 在完成聚类分析后，比较聚类结果与其他无监督学习方法（如主成分分析PCA、自编码器等）或有监督学习方法（如决策树、随机森林等）的结果。