1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Segmentacja klientów w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Uruchamianie k-means

Zbudujesz teraz model k-means z 3 klastrami. Wstępnie przetworzony zbiór danych RFM został wczytany jako datamart_normalized. Biblioteka pandas jest dostępna pod nazwą pd.

Możesz przejrzeć zbiór danych w konsoli, żeby się z nim zapoznać.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj KMeans z biblioteki scikit-learn.
  • Zainicjalizuj KMeans z 3 klastrami i wartością random_state równą 1.
  • Dopasuj model k-means do znormalizowanego zbioru danych.
  • Wyodrębnij etykiety klastrów i zapisz je jako cluster_labels.