1、 Python代码实现对Data(aizhengke_good.csv)进行训练集和测试集的划分，为后续的模型构建提供训练数据和测试数据；并对数据集进行降维，以适当减少数据的特征维度。
（附Data： aizhengke_good.csv）
2、 Python代码实现构建基于DATA(aizhengke_good.csv)的k-Means聚类模型(提示：对竞标比率，连续竞标，竞标者特征三个数据进行聚类)，并对模型进行评价，确定最优聚类数目。
3、 Python代码实现构建基于DATA(aizhengke_good.csv)的SVM模型。通过完成的模型判断测试机的竞标行为类别，并对模型性能进行评价。
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