k-means'i çalıştır

Şimdi k-means kümeleme ile 3 kümelik bir model kuracaksın. Ön işlenmiş RFM veri kümesini datamart_normalized olarak yükledik. Ayrıca pandas kütüphanesini pd takma adıyla yükledik.

Veri kümesini konsolda keşfederek kendini ona alıştırabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

scikit-learn kütüphanesinden KMeans'i içe aktar.
KMeans'i 3 küme ve random_state=1 ile başlat.
Normalleştirilmiş veri kümesi üzerinde k-means kümelemeyi uygula (fit et).
Küme etiketlerini çıkar ve cluster_labels olarak kaydet.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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 = ____.____

Kodu Düzenle ve Çalıştır