k-means を実行する
これから k-means クラスタリングで 3 つのクラスタを作成します。前処理済みの RFM データセットは datamart_normalized として読み込んであります。pandas ライブラリも pd として読み込んであります。
コンソールでデータセットを確認し、内容に慣れておきましょう。
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
scikit-learnライブラリからKMeansをインポートします。- クラスタ数 3、random_state を 1 にして
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させます。
- クラスタのラベルを抽出し、
cluster_labels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 = ____(____=3, ____=1)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(datamart_normalized)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____