Revenind la datele wholesale: Explorare

Din analiza anterioară ai descoperit că k = 2 are cea mai mare lățime medie a siluetei. În acest exercițiu vei continua să analizezi datele despre clienții wholesale, construind și explorând un model k-means cu 2 clustere.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un model k-means numit model_customers pentru datele customers_spend, folosind funcția kmeans() cu centers = 2.
Extrage vectorul de atribuiri ale clusterelor din modelul model_customers$cluster și stochează-l în variabila clust_customers.
Adaugă atribuirile clusterelor ca o coloană cluster la cadrul de date customers_spend și salvează rezultatele într-un nou cadru de date numit segment_customers.
Calculează dimensiunea fiecărui cluster folosind count().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

set.seed(42)

# Build a k-means model for the customers_spend with a k of 2
model_customers <- ___

# Extract the vector of cluster assignments from the model
clust_customers <- ___

# Build the segment_customers data frame
segment_customers <- mutate(___, cluster = ___)

# Calculate the size of each cluster
count(___, ___)

# Calculate the mean for each category
segment_customers %>% 
  group_by(cluster) %>% 
  summarise_all(list(mean))

Editează și rulează codul