Clustering aglomeratif hierarkis
Pada latihan sebelumnya, Anda melihat bagaimana jumlah klaster saat melakukan K-means clustering dapat memengaruhi hasil, sehingga Anda dapat membahas K-means dalam wawancara Machine Learning. Namun, model clustering lain yang dapat digunakan adalah clustering aglomeratif hierarkis. Di Python, Anda dapat menurunkan jumlah klaster optimal untuk teknik ini baik secara visual maupun matematis. Anda akan menggunakan modul scipy dan sklearn untuk keduanya.
Ingat bahwa pemilihan jumlah klaster optimal dari dendrogram bergantung pada kriteria linkage dan ambang jarak. Di sini, Anda akan membuat dendrogram dengan matriks X dari diabetes, lalu menarik garis imajiner pada panjang 1,50, menghitung jumlah garis vertikal yang dipotong untuk merepresentasikan jumlah klaster optimal bagi algoritma clustering hierarkis Anda ke depan.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Berlatih Pertanyaan Wawancara Machine Learning dengan Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Import hierarchical clustering libraries
import ____.____.____ as sch
from ____.____ import ____