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Grain डेटा का hierarchical clustering

वीडियो में आपने सीखा कि SciPy का linkage() फंक्शन सैंपल्स की array पर hierarchical clustering करता है. linkage() का उपयोग करके grain सैंपल्स का hierarchical clustering निकालिए, और परिणाम को visualize करने के लिए dendrogram() का उपयोग कीजिए. Grain मापों का एक सैंपल samples array में दिया गया है, जबकि हर grain सैंपल की variety varieties लिस्ट में दी गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • इम्पोर्ट करें:
    • scipy.cluster.hierarchy से linkage और dendrogram.
    • matplotlib.pyplot को plt नाम से.
  • method='complete' कीवर्ड आर्ग्यूमेंट के साथ linkage() फंक्शन का उपयोग करते हुए samples पर hierarchical clustering करें. परिणाम को mergings में असाइन करें.
  • mergings पर dendrogram() फंक्शन का उपयोग करके एक dendrogram प्लॉट करें. कीवर्ड आर्ग्यूमेंट्स के रूप में labels=varieties, leaf_rotation=90, और leaf_font_size=6 निर्दिष्ट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Perform the necessary imports
from ____ import ____, ____
import ____ as ____

# Calculate the linkage: mergings
mergings = ____

# Plot the dendrogram, using varieties as labels
dendrogram(____,
           labels=____,
           leaf_rotation=____,
           leaf_font_size=____,
)
plt.show()
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