4-क्लस्टर सॉल्यूशन बनाइए
बहुत बढ़िया, आप देख सकते हैं कि क्लस्टर्स की अनुशंसित संख्या 3 और 4 के बीच है. अब, आप इस अभ्यास में बाद वाली संख्या के क्लस्टर्स बनाएँगे.
नॉर्मलाइज़ किया हुआ RFMT डेटासेट datamart_rfmt_normalized के रूप में उपलब्ध है. इसे एक्सप्लोर करने के लिए आप कंसोल का उपयोग कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
sklearnलाइब्रेरी सेKMeansइम्पोर्ट करें.KMeansको 4 क्लस्टर्स और random state 1 के साथ इनिशियलाइज़ करें.- नॉर्मलाइज़ किए गए डेटा सेट पर k-means क्लस्टरिंग फिट करें.
- क्लस्टर लेबल्स निकालें और उन्हें
cluster_labelsऑब्जेक्ट के रूप में स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import KMeans
from ____.____ import ____
# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(____)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____