Xây dựng phương án 4 cụm
Tuyệt vời, bạn có thể thấy số cụm được khuyến nghị nằm đâu đó giữa 3 và 4. Bây giờ, bạn sẽ xây dựng phương án với số cụm sau, tức là 4, trong bài này.
Bộ dữ liệu RFMT đã chuẩn hóa có sẵn dưới tên datamart_rfmt_normalized, bạn có thể dùng console để khám phá.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân khúc khách hàng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Import
KMeanstừ thư việnsklearn. - Khởi tạo
KMeansvới 4 cụm và random_state = 1. - Fit mô hình k-means trên bộ dữ liệu đã chuẩn hóa.
- Trích xuất nhãn cụm và lưu vào đối tượng
cluster_labels.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import KMeans
from ____.____ import ____
# Initialize KMeans
kmeans = ____(____, ____)
# Fit k-means clustering on the normalized data set
____.____(____)
# Extract cluster labels
cluster_labels = ____.____