4 kümeli çözüm oluştur

Harika, önerilen küme sayısının 3 ile 4 arasında olduğunu görebiliyorsun. Şimdi, bu egzersizde daha yüksek olan küme sayısını oluşturacaksın.

Normalize edilmiş RFMT veri kümesi datamart_rfmt_normalized olarak mevcut, keşfetmek için konsolu kullanmaktan çekinme.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

sklearn kütüphanesinden KMeans'i içe aktar.
KMeans'i 4 küme ve random state 1 ile başlat.
K-ortalama kümelemeyi normalize edilmiş veri kümesi üzerinde eğit.
Küme etiketlerini çıkar ve cluster_labels nesnesi olarak sakla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import KMeans 
from ____.____ import ____

# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____) 

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

# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____

Kodu Düzenle ve Çalıştır