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Die Cluster-Labels extrahieren

In der letzten Aufgabe hast du gesehen, dass die vorläufige Clusterbildung der Getreideproben in Höhe 6 drei Cluster hat. Jetzt kannst du mit der Funktion „ fcluster() “ die Cluster-Labels für diese Zwischenclusterung herausziehen und die Labels mit den Getreidesorten in einer Kreuztabelle vergleichen.

Die hierarchische Clusterbildung ist schon erledigt und „ mergings ” ist das Ergebnis der Funktion „ linkage() ”. Die Liste „ varieties “ zeigt die Vielfalt jeder Getreideprobe an.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Unüberwachtes Lernen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importieren:

    • pandas als „ pd “.

    • fcluster von scipy.cluster.hierarchy.

  • Mach ein flaches hierarchisches Clustering mit der Funktion „ fcluster() ” auf mergings. Gib eine maximale Höhe von „ 6 “ und das Schlüsselwortargument „ criterion='distance' “ an.

  • Erstell einen DataFrame „ df ” mit zwei Spalten namens „ 'labels' ” und „ 'varieties' ”, wobei du für die Spaltenwerte „ labels ” und „ varieties ” verwendest. Das haben wir für dich getan.

  • Mach eine Kreuztabelle ct zwischen df['labels'] und df['varieties'], um zu zählen, wie oft jede Getreidesorte mit jedem Cluster-Label übereinstimmt.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Perform the necessary imports
import ____ as ____
from ____ import ____

# Use fcluster to extract labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame with labels and varieties as columns: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'varieties': varieties})

# Create crosstab: ct
ct = ____

# Display ct
print(ct)
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