1. Learn
    2. /
  2. Kurser
    3. /
  3. Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning
Connected

övning

K-means 세분화 평균

이 연습에서는 K-means로 만든 3개 세그먼트 해법에 대해 각 열의 평균 값을 살펴보겠습니다. 테스트 앤 런 탐색 과정에서는 세분화 결과를 시각적으로 점검해 가장 비즈니스에 적합한 옵션을 찾는 것이 매우 중요해요.

seaborn은 sns로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있어요. 또한 K-means로 3개 세그먼트 해법을 실행했고, 세그먼트 레이블이 할당된 데이터셋을 wholesale_kmeans3 DataFrame으로 로드해 두었습니다.

Instruktioner

100 XP
  • 세그먼트 레이블로 그룹화한 뒤 각 열의 평균 값을 계산하세요.
  • 세그먼트별 평균 열 값을 출력하세요.
  • 세그먼트별 평균 열 값으로 heatmap을 만드세요.
  • 차트를 표시하세요.