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Inspecter votre regroupement

Inspectons maintenant le regroupement que vous avez réalisé dans l'exercice précédent!

Une solution à l'exercice précédent a déjà été exécutée, donc new_points est un tableau de points et labels est le tableau de leurs étiquettes de groupe.

Cette activité fait partie du cours

Unsupervised Learning in Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez matplotlib.pyplot sous le nom plt.
  • Assignez la colonne 0 de new_points à xs, et la colonne 1 de new_points à ys.
  • Créez un nuage de points de xs et ys, en précisant l'argument mot-clé c=labels pour colorer les points selon leur étiquette de groupe. Indiquez aussi alpha=0.5.
  • Calculez les coordonnées des centroïdes en utilisant l'attribut .cluster_centers_ de model.
  • Assignez la colonne 0 de centroids à centroids_x, et la colonne 1 de centroids à centroids_y.
  • Créez un nuage de points de centroids_x et centroids_y, en utilisant 'D' (un losange) comme marqueur via le paramètre marker. Réglez la taille des marqueurs à 50 avec s=50.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code