Ejecuta k-means

Ahora vas a construir 3 clústeres con k-means. Hemos cargado el conjunto de datos RFM preprocesado como datamart_normalized. También hemos cargado la librería pandas como pd.

Puedes explorar el conjunto de datos en la consola para familiarizarte con él.

Este ejercicio forma parte del curso

Segmentación de clientes en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa KMeans de la librería scikit-learn.
Inicializa KMeans con 3 clústeres y random_state 1.
Ajusta k-means sobre el conjunto de datos normalizado.
Extrae las etiquetas de los clústeres y guárdalas como cluster_labels.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import KMeans 
from ____.____ import ____

# Initialize KMeans
kmeans = ____(____=3, ____=1) 

# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(datamart_normalized)

# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____

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