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क्लस्टर लेबल निकालना

पिछले अभ्यास में, आपने देखा कि ऊँचाई 6 पर ग्रेन सैंपल्स की इंटरमीडिएट क्लस्टरिंग में 3 क्लस्टर हैं। अब, इस इंटरमीडिएट क्लस्टरिंग के लिए क्लस्टर लेबल निकालने हेतु fcluster() फंक्शन का उपयोग करें, और ग्रेन वेराइटीज़ के साथ इन लेबल्स की तुलना क्रॉस-टैब्यूलेशन द्वारा करें.

हायरेरकिकल क्लस्टरिंग पहले से की जा चुकी है और mergings linkage() फंक्शन का परिणाम है। लिस्ट varieties हर ग्रेन सैंपल की वेराइटी बताती है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

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अभ्यास निर्देश

  • इम्पोर्ट करें:
    • pandas को pd के रूप में.
    • scipy.cluster.hierarchy से fcluster.
  • mergings पर fcluster() फंक्शन का उपयोग करके फ्लैट हायरेरकिकल क्लस्टरिंग करें। अधिकतम ऊँचाई 6 और कीवर्ड आर्ग्युमेंट criterion='distance' निर्दिष्ट करें.
  • दो कॉलम 'labels' और 'varieties' वाला DataFrame df बनाएँ, जहाँ कॉलम वैल्यूज़ क्रमशः labels और varieties हों। यह आपके लिए कर दिया गया है.
  • df['labels'] और df['varieties'] के बीच क्रॉस-टैब्यूलेशन ct बनाएँ ताकि यह गिना जा सके कि प्रत्येक ग्रेन वेराइटी कितनी बार प्रत्येक क्लस्टर लेबल से मेल खाती है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

# Use fcluster to extract labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame with labels and varieties as columns: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'varieties': varieties})

# Create crosstab: ct
ct = ____

# Display ct
print(ct)
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