ПочатиПочніть безкоштовно

Сегментація клієнтів

У цій вправі ви виконаєте сегментацію клієнтів за Mall Customer Segmentation Dataset, використовуючи диференційно-приватну модель кластеризації.

У кластеризації K-means оптимальну кількість кластерів можна визначити методом «лікоть» (elbow).

Графік результату методу лікоть для неприватної моделі
З графіка видно, що оптимальна кількість кластерів — 5. Ви виконуватимете кластеризацію за Annual Income та Spending Score, які завантажено як X, і побудуєте графік отриманих кластерів.

Повний набір даних завантажено як mall_df. Для зручності надано користувацьку функцію show_clusters() для візуалізації кластерів. Скористайтеся ?show_clusters, щоб дізнатися більше.

Ця вправа є частиною курсу

Конфіденційність даних і анонімізація в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Build the differentially private K-means model
model = ____
Редагувати та запускати код