Inspecter votre clustering
Vérifions maintenant le regroupement que vous avez effectué 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 regroupement.
Cet exercice fait partie du cours
Apprentissage non supervisé en Python
Instructions
- Importez
matplotlib.pyploten tant queplt. - Attribuez la colonne
0denew_pointsàxs, et la colonne1denew_pointsàys. - Créez un graphique à partir de
xsetys, en spécifiant les arguments clésc=labelspour colorer les points en fonction de leur étiquette de cluster. Spécifiez égalementalpha=0.5. - Calculez les coordonnées des centroïdes à l'aide de l'attribut
.cluster_centers_demodel. - Attribuez la colonne
0decentroidsàcentroids_x, et la colonne1decentroidsàcentroids_y. - Créez un graphique à nuages de points à partir de
centroids_xetcentroids_y, en utilisant'D'(un losange) comme marqueur en spécifiant le paramètremarker. Définissez la taille des marqueurs sur50à l'aide des=50.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()