Sum of Squared Errors की गणना और प्लॉट करें
अब, आप 1 से 10 तक अलग-अलग क्लस्टर्स की संख्या के लिए sum of squared errors की गणना करेंगे.
आप पिछले अभ्यास में बनाया गया normalized RFMT डेटा इस्तेमाल करेंगे, जो datamart_rfmt_normalized के रूप में स्टोर है. scikit-learn से KMeans मॉड्यूल भी इम्पोर्ट किया गया है. साथ ही, हमने sum of squared errors स्टोर करने के लिए एक खाली डिक्शनरी sse = {} के रूप में इनिशियलाइज़ की है.
कंसोल में डेटा को बेझिझक एक्सप्लोर करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
kक्लस्टर्स और random_state 1 के साथ KMeans इनिशियलाइज़ करें और normalized डेटासेट पर KMeans फिट करें.- sum of squared distances को
sseडिक्शनरी केkelement में असाइन करें. - प्लॉट का टाइटल "The Elbow Method", X-axis लेबल "k", और Y-axis लेबल "SSE" जोड़ें.
- डिक्शनरी में keys के रूप में स्टोर प्रत्येक
kके लिए SSE वैल्यू को प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Fit KMeans and calculate SSE for each k between 1 and 10
for k in range(1, 11):
# Initialize KMeans with k clusters and fit it
kmeans = ____(____=____, ____=1 ).____(datamart_rfmt_normalized)
# Assign sum of squared distances to k element of the sse dictionary
____[____] = kmeans.____
# Add the plot title, x and y axis labels
plt.____('The Elbow Method')
plt.____('____')
plt.____('____')
# Plot SSE values for each k stored as keys in the dictionary
sns.____(x=list(sse.____()), y=list(sse.____()))
plt.show()