ค่าเฉลี่ยของการแบ่งกลุ่มด้วย K-means
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สำรวจค่าเฉลี่ยของแต่ละคอลัมน์สำหรับโซลูชันการแบ่ง 3 กลุ่มด้วย K-means การตรวจสอบผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มด้วยภาพถือเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการทดสอบและเรียนรู้ เพื่อระบุตัวเลือกที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจมากที่สุด
ได้นำเข้า seaborn เป็น sns และ matplotlib.pyplot เป็น plt แล้ว นอกจากนี้ ได้รันโซลูชันการแบ่ง 3 กลุ่มด้วย K-means และโหลดชุดข้อมูลพร้อมป้ายกำกับกลุ่มที่กำหนดไว้เป็น DataFrame ชื่อ wholesale_kmeans3 แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- จัดกลุ่มตามป้ายกำกับ segment และคำนวณค่าเฉลี่ยของแต่ละคอลัมน์
- แสดงค่าเฉลี่ยของแต่ละคอลัมน์ต่อ segment
- สร้าง heatmap จากค่าเฉลี่ยของแต่ละคอลัมน์ต่อ segment
- แสดงกราฟ
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Group by the segment label and calculate average column values
kmeans3_averages = wholesale_kmeans3.___(['___']).___().round(0)
# Print the average column values per each segment
print(___)
# Create a heatmap on the average column values per each segment
sns.___(___.T, cmap='YlGnBu')
# Display the chart
plt.___()