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K-means सेगमेंटेशन औसत

इस अभ्यास में, आप K-means की 3-सेगमेंट सॉल्यूशन के लिए कॉलम के औसत मानों का अन्वेषण करेंगे। टेस्ट-एंड-लर्न एक्सप्लोरेशन प्रक्रिया के हिस्से के रूप में, सेगमेंटेशन सॉल्यूशन्स का विज़ुअल निरीक्षण करना सबसे प्रासंगिक बिज़नेस विकल्प पहचानने के लिए बेहद ज़रूरी होता है।

seaborn को sns के रूप में, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में उपलब्ध कराया गया है। साथ ही, हमने K-means के साथ 3-सेगमेंट सॉल्यूशन चला कर असाइन किए गए सेगमेंट लेबल्स वाला डेटासेट wholesale_kmeans3 DataFrame के रूप में लोड किया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • सेगमेंट लेबल के अनुसार group by करें और कॉलम के औसत मान निकालें.
  • हर सेगमेंट के लिए कॉलम के औसत मान प्रिंट करें.
  • हर सेगमेंट के औसत कॉलम मानों पर एक heatmap बनाएँ.
  • चार्ट दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Group by the segment label and calculate average column values
kmeans3_averages = wholesale_kmeans3.___(['___']).___().round(0)

# Print the average column values per each segment
print(___)

# Create a heatmap on the average column values per each segment
sns.___(___.T, cmap='YlGnBu')

# Display the chart
plt.___()
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