物流 eCommerce モデル：k-means 解析

モデル出力について最初の洞察が得られたので、クラスタ分析を使って、結果間のパターンや関係の理解をさらに深めましょう。

k-means アルゴリズムを使って、モデルの挙動を左右する主要な要因を把握し、性質が似たデータ点をグループに分類します。これにより、モデルが表している実世界の e-commerce/物流オペレーションにおけるボトルネックの特定に役立ちます。

kmeans と whiten は scipy.cluster.vq から、matplotlib.pyplot as plt もインポート済みです。元データセットとホワイトニング後のデータセットは、以下の列を持ちます。ダミー変数 p は、各データセットにおけるこれらのプロセスのインデックスを表します。