고객 세분화
이 연습 문제에서는 Mall Customer Segmentation Dataset에 차등 프라이버시 클러스터링 모델을 적용해 고객 세분화를 수행해 볼 거예요.
K-means 클러스터링에서는 엘보(elbow) 방법으로 최적 클러스터 개수를 계산할 수 있어요.
Annual Income과 Spending Score를 기준으로 클러스터링할 것이며, 두 변수를 X로 불러왔고 결과 클러스터를 시각화할 거예요.
전체 데이터셋은 mall_df로 로드되어 있어요. 편의를 위해 클러스터를 그려주는 사용자 정의 함수 show_clusters()도 제공됩니다. 자세한 내용은 ?show_clusters로 확인하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 데이터 프라이버시와 익명화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build the differentially private K-means model
model = ____