1. Mall Customer Segmentation Data
1.1 Mall Customer Segmentation Data
- Kaggle에 있는 쇼핑몰 고객 데이터
- https://www.kaggle.com/vjchoudhary7/customer-segmentation-tutorial-in-python
2. Mall Customer Segmentation Data 실습
2.1 Data Load
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
dataset = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/hmkim312/datas/main/mallcustomer/Mall_Customers.csv')
dataset.tail()
| CustomerID | Gender | Age | Annual Income (k$) | Spending Score (1-100) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 195 | 196 | Female | 35 | 120 | 79 |
| 196 | 197 | Female | 45 | 126 | 28 |
| 197 | 198 | Male | 32 | 126 | 74 |
| 198 | 199 | Male | 32 | 137 | 18 |
| 199 | 200 | Male | 30 | 137 | 83 |
- 총 200개의 데이터
- id : 고윳값
- gender : 성별,
- income : 소득,
- spendig score : 쇼핑몰에서 부여한 고객의 점수 (소비금액 및 행동 패턴 기반)
2.2 5개 군집으로 해보기
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from sklearn.cluster import KMeans
X = dataset.iloc[:, [3,4]].values
model = KMeans(n_clusters= 5, init = 'k-means++', random_state = 13)
cluster = model.fit_predict(X)
- 데이터에서 income과 Score만 가지고 군집화를 해봄
2.3 시각화
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plt.figure(figsize=(12, 10))
plt.scatter(X[cluster == 0, 0], X[cluster == 0, 1], s= 100, c = 'red', label = 'Cluster 1')
plt.scatter(X[cluster == 1, 0], X[cluster == 1, 1], s= 100, c = 'blue', label = 'Cluster 2')
plt.scatter(X[cluster == 2, 0], X[cluster == 2, 1], s= 100, c = 'green', label = 'Cluster 3')
plt.scatter(X[cluster == 3, 0], X[cluster == 3, 1], s= 100, c = 'cyan', label = 'Cluster 4')
plt.scatter(X[cluster == 4, 0], X[cluster == 4, 1], s= 100, c = 'magenta', label = 'Cluster 5')
plt.scatter(model.cluster_centers_[:, 0], model.cluster_centers_[:,1], s = 300, c = 'yellow', label = 'Centroids')
plt.title('Clusters of customers')
plt.xlabel('Annual Income (k$)')
plt.ylabel('Spending Score (1 - 100)')
plt.legend()
plt.show()
- x = X[cluster == 4, 0], y = X[cluster == 4, 1] 뜻으로, x는 cluster가 4인것의 x축(income), y는 cluster가 4인것의 y축(score)란 뜻
- 같은 의미로 model.cluster.centers_로 각 센터의 x축([:, 0])과 y축([:, 1])임
- 쇼핑몰 고객을 5개의 군집으로 나눈것도 괜찮아 보임