Rovnoměrné vzory shlukování
Teď, když znáš vliv náhodných zárodků (seeds), se podíváme na tendenci k-means clusteringu vytvářet rovnoměrné shluky.
Pro toto cvičení použijeme dataset ve tvaru myši. Takový dataset tvoří skupina bodů připomínající hlavu myši: obsahuje tři shluky bodů uspořádané do kruhů – jeden pro obličej a dva pro uši myši.
Takhle typický dataset ve tvaru myši vypadá (Zdroj).
Data jsou uložena v pandas DataFrame mouse. x_scaled a y_scaled jsou názvy sloupců se standardizovanými souřadnicemi X a Y jednotlivých datových bodů.
Toto cvičení je součástí kurzu
Cluster Analysis in Python
Pokyny k cvičení
- Importuj funkce
kmeansavqze SciPy. - Pomocí funkce
kmeans()vygeneruj středy shluků pro tři shluky. - Pomocí
vq()a právě vygenerovaných středů shluků vytvoř popisky shluků.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import the kmeans and vq functions
____
# Generate cluster centers
cluster_centers, distortion = ____
# Assign cluster labels
mouse['cluster_labels'], distortion_list = ____
# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled',
hue='cluster_labels', data = mouse)
plt.show()