4クラスターのソリューションを構築する
完璧です。推奨されるクラスター数は3から4の間であることがわかりましたね。では、この演習では後者の数でクラスターを構築していきます。
正規化済みのRFMTデータセットは datamart_rfmt_normalized として利用できます。必要に応じてコンソールで中身を確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
sklearnライブラリからKMeansをインポートします。- クラスター数を4、random stateを1に設定して
KMeansを初期化します。 - 正規化済みデータセットに対してk-meansクラスタリングを学習（fit）します。
- クラスターのラベルを抽出し、
cluster_labelsオブジェクトとして保存します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import KMeans
from ____.____ import ____
# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(____)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____