Construire une solution à 4 grappes
Parfait, vous pouvez constater que le nombre recommandé de grappes se situe entre 3 et 4. Dans cet exercice, vous allez créer la solution avec le second nombre.
L'ensemble de données RFMT normalisé est disponible sous datamart_rfmt_normalized. N'hésitez pas à utiliser la console pour l'explorer.
Cette activité fait partie du cours
Segmentation de la clientèle en Python
Instructions de l’exercice
- Importez
KMeansde la bibliothèquesklearn. - Initialisez
KMeansavec 4 grappes et un état aléatoire (random_state) de 1. - Ajustez (fit) le regroupement k-means sur l'ensemble de données normalisé.
- Extrayez les étiquettes de grappes et enregistrez-les dans l'objet
cluster_labels.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import KMeans
from ____.____ import ____
# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(____)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____