k-means 실행
이제 k-means 클러스터링으로 3개의 클러스터를 만들어 보겠습니다. 전처리된 RFM 데이터셋은 datamart_normalized로, pandas 라이브러리는 pd로 불러와 두었습니다.
콘솔에서 데이터셋을 살펴보며 익숙해지셔도 좋습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
scikit-learn라이브러리에서KMeans를 임포트하세요.KMeans를 클러스터 3개와 random_state 1로 초기화하세요.- 정규화된 데이터셋에 k-means 클러스터링을 적합(fit)하세요.
- 클러스터 레이블을 추출해
cluster_labels로 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 = ____.____