Začněte nyníZačněte zdarma

Hierarchické shlukování: metoda ward

Nadchází čas Comic-Conu! Comic-Con je každoroční konvent zaměřený na komiksy, který se koná ve velkých městech po celém světě. Máš k dispozici data o loňské návštěvnosti – tedy o počtu lidí na výstavišti v různých časových okamžicích. Chceš najít ideální místo pro svůj stánek, aby byl prodej co největší. Pomocí metody ward aplikuj hierarchické shlukování a najdi dva hlavní body přitažlivosti v dané oblasti.

Data jsou uložena v pandas DataFrame comic_con. x_scaled a y_scaled jsou názvy sloupců se standardizovanými souřadnicemi X a Y polohy lidí v daném časovém okamžiku.

Toto cvičení je součástí kurzu

Cluster Analysis in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Importuj fcluster a linkage z scipy.cluster.hierarchy.
  • Použij metodu ward ve funkci linkage().
  • Přiřaď štítky shluků tak, že z distance_matrix vytvoříš 2 ploché shluky.
  • Spusť kód pro vykreslení grafu a prohlédni si výsledky.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import the fcluster and linkage functions
from scipy.cluster.hierarchy import ____, ____

# Use the linkage() function
distance_matrix = ____(comic_con[['x_scaled', 'y_scaled']], ____ = ____, metric = 'euclidean')

# Assign cluster labels
comic_con['cluster_labels'] = ____(____, ____, criterion='maxclust')

# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled', 
                hue='cluster_labels', data = comic_con)
plt.show()
Upravit a spustit kód