Побудуйте розв'язок із 4 кластерами

Чудово, видно, що рекомендована кількість кластерів — десь між 3 і 4. У цій вправі ви побудуєте розв'язок із другим варіантом — 4 кластерами.

Нормалізований набір даних RFMT доступний як datamart_rfmt_normalized. За потреби скористайтеся консоллю, щоб його оглянути.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте KMeans з бібліотеки sklearn.
Ініціалізуйте KMeans із 4 кластерами та random_state=1.
Навчіть модель k-means на нормалізованому наборі даних.
Отримайте мітки кластерів і збережіть їх в об'єкт cluster_labels.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import KMeans 
from ____.____ import ____

# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____) 

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

# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____

Редагувати та запускати код