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Agrupación jerárquica: método completo

Por tercera y última vez, utilicemos el mismo conjunto de datos de pisadas y comprobemos si se observan cambios si utilizamos un método diferente para la agrupación.

Los datos se almacenan en un DataFrame de pandas, comic_con. x_scaled y y_scaled son los nombres de columna de las coordenadas X e Y normalizadas de las personas en un momento dado.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de conglomerados en Python

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Instrucciones de ejercicio

  • Importa fcluster y linkage de scipy.cluster.hierarchy.
  • Utiliza el método complete en la función .linkage().

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import the fcluster and linkage functions
____

# Use the linkage() function
distance_matrix = ____(____, ____, ____)

# Assign cluster labels
comic_con['cluster_labels'] = ____

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