K-means セグメンテーションの平均値
この演習では、K-means による3セグメント解で、各列の平均値を確認します。テスト＆ラーンの探索プロセスの一環として、セグメンテーション結果を可視化して確認することは、最もビジネスに関連する選択肢を特定するうえで重要です。
seaborn は sns、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。さらに、K-means による3セグメント解を実行し、セグメントラベルを付与したデータセットを wholesale_kmeans3 DataFrame として読み込んであります。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
- セグメントラベルでグループ化し、各列の平均値を計算します。
- 各セグメントの平均列値を出力します。
- 各セグメントの平均列値に基づいてヒートマップを作成します。
- チャートを表示します。
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。
# Group by the segment label and calculate average column values
kmeans3_averages = wholesale_kmeans3.___(['___']).___().round(0)
# Print the average column values per each segment
print(___)
# Create a heatmap on the average column values per each segment
sns.___(___.T, cmap='YlGnBu')
# Display the chart
plt.___()