เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

รัน k-means

ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้างกลุ่มลูกค้า 3 กลุ่มด้วย k-means clustering โดยได้โหลดชุดข้อมูล RFM ที่ผ่านการประมวลผลล่วงหน้าไว้แล้วในชื่อ datamart_normalized และนำเข้าไลบรารี pandas ในชื่อ pd

สามารถสำรวจชุดข้อมูลใน console เพื่อทำความคุ้นเคยก่อนได้เลย

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้า KMeans จากไลบรารี scikit-learn
  • กำหนดค่า KMeans ให้มี 3 กลุ่ม และตั้ง random state เป็น 1
  • Fit k-means clustering กับชุดข้อมูลที่ผ่านการ normalize แล้ว
  • ดึงค่า cluster label และเก็บไว้ในตัวแปรชื่อ cluster_labels

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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 = ____.____
แก้ไขและรันโค้ด