स्टॉक्स की हायरार्की
Chapter 1 में, आपने कंपनियों को उनके स्टॉक प्राइस मूवमेंट्स के आधार पर k-means क्लस्टरिंग से क्लस्टर किया था. अब आप कंपनियों की हाइरार्किकल क्लस्टरिंग करेंगे. आपको प्राइस मूवमेंट्स का एक NumPy array movements दिया गया है, जिसमें पंक्तियाँ कंपनियों के अनुरूप हैं, और कंपनी नामों की एक लिस्ट companies भी दी गई है. SciPy की हाइरार्किकल क्लस्टरिंग को sklearn पाइपलाइन में फिट नहीं किया जा सकता, इसलिए आपको Normalizer के बजाय sklearn.preprocessing की normalize() फंक्शन का उपयोग करना होगा.
linkage और dendrogram पहले से scipy.cluster.hierarchy से इम्पोर्ट किए जा चुके हैं, और PyPlot plt नाम से इम्पोर्ट है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Unsupervised Learning
अभ्यास निर्देश
sklearn.preprocessingसेnormalizeइम्पोर्ट करें.movementsपरnormalize()फंक्शन का उपयोग करके प्रत्येक स्टॉक के प्राइस मूवमेंट्स को रिस्केल करें.- हाइरार्किकल क्लस्टरिंग निकालने के लिए
'complete'लिंकेंज के साथnormalized_movementsपरlinkage()फंक्शन अप्लाई करें. परिणामmergingsमें असाइन करें. - हाइरार्किकल क्लस्टरिंग का डेंड्रोग्राम प्लॉट करें, और
labelsके रूप में कंपनी नामों की लिस्टcompaniesका उपयोग करें. इसके अलावा, पिछले अभ्यास की तरहleaf_rotation=90औरleaf_font_size=6कीवर्ड आर्ग्युमेंट्स भी सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import normalize
____
# Normalize the movements: normalized_movements
normalized_movements = ____
# Calculate the linkage: mergings
mergings = ____
# Plot the dendrogram
____
plt.show()