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Quelles actions évoluent de manière similaire ?

Dans l'exercice précédent, vous avez regroupé les entreprises en fonction des fluctuations quotidiennes du cours de leurs actions. Quelles sont donc les entreprises dont les cours ont tendance à évoluer de la même manière ? Vous allez maintenant examiner les étiquettes des clusters issus de votre regroupement pour le découvrir.

Votre solution à l'exercice précédent a déjà été exécutée. Rappelez-vous que vous avez construit un pipeline pipeline contenant un modèle KMeans et que vous l'avez ajusté au tableau NumPy movements des fluctuations quotidiennes des cours boursiers. De plus, une liste companies des noms des entreprises est disponible.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez pandas en tant que pd.
  • Utilisez la méthode .predict() du pipeline pour prédire les étiquettes pour movements.
  • Alignez les étiquettes des clusters avec la liste des noms d'entreprises companies en créant un DataFrame df avec labels et companies comme colonnes. Cela a été effectué pour vous.
  • Utilisez la méthode .sort_values() de df pour trier le DataFrame par colonne 'labels', puis affichez le résultat.
  • Cliquez sur « Soumettre » et prenez le temps d'observer quelles entreprises sont regroupées dans chaque cluster.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import pandas
import pandas as pd

# Predict the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame aligning labels and companies: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'companies': companies})

# Display df sorted by cluster label
print(____)
Modifier et exécuter le code