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k-means चलाएँ

अब आप k-means क्लस्टरिंग से 3 क्लस्टर्स बनाएँगे. हमने प्री-प्रोसेस किया हुआ RFM डेटासेट datamart_normalized नाम से लोड कर दिया है. साथ ही pandas लाइब्रेरी pd के रूप में लोड है.

कंसोल में डेटासेट एक्सप्लोर करके आप उससे परिचित हो सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Customer Segmentation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • scikit-learn लाइब्रेरी से KMeans इम्पोर्ट करें.
  • KMeans को 3 क्लस्टर्स और random_state 1 के साथ इनिशियलाइज़ करें.
  • नॉर्मलाइज़्ड डेटा सेट पर k-means क्लस्टरिंग फिट करें.
  • क्लस्टर लेबल्स निकालकर उन्हें cluster_labels 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 = ____(____=3, ____=1) 

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

# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____
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