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。

非プライベートモデルでのエルボー法の結果グラフ

このグラフから、最適なクラスタ数は 5 であることがわかります。読み込まれている 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。

5 クラスタでプライベートなクラスタリングモデルを初期化します。