Rulează k-means

Acum vei construi 3 clustere folosind algoritmul k-means. Am încărcat setul de date RFM preprocesate ca datamart_normalized. Biblioteca pandas este deja importată ca pd.

Puteți explora setul de date în consolă pentru a te familiariza cu el.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă KMeans din biblioteca scikit-learn.
Inițializează KMeans cu 3 clustere și random state 1.
Antrenează algoritmul k-means pe setul de date normalizat.
Extrage etichetele clusterelor și salvează-le ca cluster_labels.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import KMeans 
from ____.____ import ____

# Initialize KMeans
kmeans = ____(____=3, ____=1) 

# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(datamart_normalized)

# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____

Editează și rulează codul