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Merkmalswichtigkeit beim Clustering mit ARI

Nutze den Adjusted Rand Index (ARI), um quantitativ zu messen, wie sich das Entfernen der einzelnen Merkmale auf die Clusterzuordnung in dem Kundendatensatz auswirkt, mit dem du in der vorherigen Übung gearbeitet hast und der in X geladen wurde.

Die Funktion adjusted_rand_score() und die Variable column_names wurden bereits geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Erklärbare KI in Python

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Anleitung zur Übung

  • Leite die ursprünglichen Clusterzuordnungen in original_clusters ab.
  • Entferne in der for-Schleife ein Merkmal nach dem anderen und speichere das Ergebnis in X_reduced.
  • Leite reduced_clusters ab, indem du K-means auf X_reduced anwendest.
  • Berechne anhand von ARI die Merkmalswichtigkeit (importance) zwischen reduced_clusters und original_clusters.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=10, n_init=10).fit(X)
# Derive original clusters
original_clusters = ____

for i in range(X.shape[1]):
  	# Remove feature at index i
    X_reduced = ____
    # Derive reduced clusters
    reduced_clusters = ____
    # Derive feature importance
    importance = ____
    print(f'{column_names[i]}: {importance}')
Code bearbeiten und ausführen