Inspecciona tu agrupación
Inspeccionemos ahora la agrupación que has realizado en el ejercicio anterior.
Ya se ha ejecutado una solución del ejercicio anterior, por lo que new_points
es una matriz de puntos y labels
es la matriz de sus etiquetas de clúster.
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje no supervisado en Python
Instrucciones de ejercicio
- Importa
matplotlib.pyplot
comoplt
. - Asigna la columna
0
denew_points
axs
, y la columna1
denew_points
ays
. - Haz un diagrama de dispersión de
xs
yys
, especificando los argumentos de la palabra clavec=labels
para colorear los puntos según su etiqueta de clúster. Especifica tambiénalpha=0.5
. - Calcula las coordenadas de los centroides utilizando el atributo
.cluster_centers_
demodel
. - Asigna la columna
0
decentroids
acentroids_x
, y la columna1
decentroids
acentroids_y
. - Haz un diagrama de dispersión de
centroids_x
ycentroids_y
, utilizando'D'
(un rombo) como marcador especificando el parámetromarker
. Establece el tamaño de los marcadores en50
utilizandos=50
.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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()