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FIFA 18: डिफेंडर्स — एक बार फिर

FIFA 18 डेटासेट में खिलाड़ियों के कई एट्रीब्यूट्स दिए गए हैं। ऐसे ही दो एट्रीब्यूट्स हैं:

  • defending: एक संख्या जो किसी खिलाड़ी की डिफेंडिंग क्षमताओं को दर्शाती है
  • physical: एक संख्या जो किसी खिलाड़ी की फिजिकल क्षमताओं को दर्शाती है

ये आम तौर पर डिफेंस-ओरिएंटेड खिलाड़ी होते हैं। इस अभ्यास में, आप डेटा में इन्हीं एट्रीब्यूट्स के आधार पर क्लस्टरिंग करेंगे।

निम्न मॉड्यूल पहले से लोड हैं: scipy.cluster.vq से kmeans, vq, matplotlib.pyplot as plt, seaborn as sns। इस अभ्यास का डेटा pandas DataFrame fifa में है। स्केल किए गए वैरिएबल्स scaled_def और scaled_phy हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में क्लस्टर विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set up a random seed in numpy
random.____(____)
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