顧客のセグメンテーション
この演習では、差分プライバシー対応のクラスタリングモデルを使って、Mall Customer Segmentation Dataset から顧客セグメンテーションを行います。
K-means クラスタリングでは、エルボー法で最適なクラスタ数を求めることができます。
X の Annual Income と Spending Score に基づいてクラスタリングし、結果を可視化します。
完全なデータセットは mall_df として読み込まれています。クラスタを描画するためのカスタム関数 show_clusters() も用意しています。詳しくは ?show_clusters で確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶデータプライバシーと匿名化
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。
# Build the differentially private K-means model
model = ____