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Überprüfe dein Clustering

Lass uns jetzt das Clustering untersuchen, das du in der vorherigen Übung durchgeführt hast!

Eine Lösung für die vorherige Übung ist bereits gelaufen, also ist new_points ein Array mit Punkten und labels das Array mit ihren Cluster-Labels.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Unüberwachtes Lernen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere matplotlib.pyplot als plt.
  • Weisen Sie die Spalte 0 von new_points zu xs und die Spalte 1 von new_points zu ys zu.
  • Erstelle ein Streudiagramm von xs und ys, indem du die Argumente des Schlüsselworts c=labels angibst, um die Punkte nach ihrem Cluster-Label zu färben. Gib auch alpha=0.5 an.
  • Berechne die Koordinaten der Zentren mit Hilfe des Attributs .cluster_centers_ von model.
  • Weisen Sie die Spalte 0 von centroids zu centroids_x und die Spalte 1 von centroids zu centroids_y zu.
  • Erstelle ein Streudiagramm von centroids_x und centroids_y und benutze 'D' (eine Raute) als Markierung, indem du den Parameter marker angibst. Lege die Größe der Markierungen auf 50 mit s=50 fest.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import pyplot
____

# Assign the columns of new_points: xs and ys
xs = ____
ys = ____

# Make a scatter plot of xs and ys, using labels to define the colors
____

# Assign the cluster centers: centroids
centroids = ____

# Assign the columns of centroids: centroids_x, centroids_y
centroids_x = centroids[:,0]
centroids_y = centroids[:,1]

# Make a scatter plot of centroids_x and centroids_y
____
plt.show()
Bearbeiten und Ausführen von Code