執行 k-means
你現在要用 k-means 分群建立 3 個叢集。我們已將前處理過的 RFM 資料集載入為 datamart_normalized。我們也已將 pandas 函式庫載入為 pd。
你可以在主控台中先探索資料集，熟悉它的內容。
本練習屬於課程
Python 的客群分群
練習說明
- 從
scikit-learn函式庫匯入KMeans。 - 以 3 個叢集與 random state 設為 1 來初始化
KMeans。 - 在正規化後的資料集上擬合 k-means 分群。
- 取出叢集標籤，並將其儲存為
cluster_labels。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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 = ____.____