Construiește o soluție cu 4 clustere
Perfect, poți observa că numărul recomandat de clustere este undeva între 3 și 4. Acum vei construi cel de-al doilea număr de clustere în acest exercițiu.
Setul de date RFMT normalizat este disponibil sub numele datamart_rfmt_normalized — folosește consola pentru a-l explora.
Acest exercițiu face parte din cursul
Segmentarea clienților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Importă
KMeansdin bibliotecasklearn. - Inițializează
KMeanscu 4 clustere și random state 1. - Aplică clustering k-means pe setul de date normalizat.
- Extrage etichetele clusterelor și stochează-le ca obiectul
cluster_labels.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import KMeans
from ____.____ import ____
# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(____)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____