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Esamina il tuo clustering

Ora esaminiamo il clustering che hai eseguito nell’esercizio precedente!

Una soluzione del precedente esercizio è già stata eseguita, quindi new_points è un array di punti e labels è l’array delle loro etichette di cluster.

Questo esercizio fa parte del corso

Apprendimento non supervisionato in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Importa matplotlib.pyplot come plt.
  • Assegna la colonna 0 di new_points a xs e la colonna 1 di new_points a ys.
  • Crea un grafico a dispersione di xs e ys, specificando l’argomento c=labels per colorare i punti in base alla loro etichetta di cluster. Specifica anche alpha=0.5.
  • Calcola le coordinate dei centroidi usando l’attributo .cluster_centers_ di model.
  • Assegna la colonna 0 di centroids a centroids_x e la colonna 1 di centroids a centroids_y.
  • Crea un grafico a dispersione di centroids_x e centroids_y, usando 'D' (un rombo) come marcatore specificando il parametro marker. Imposta la dimensione dei marcatori a 50 usando s=50.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Import pyplot
____

# Assign the columns of new_points: xs and ys
xs = ____
ys = ____

# Make a scatter plot of xs and ys, using labels to define the colors
____

# Assign the cluster centers: centroids
centroids = ____

# Assign the columns of centroids: centroids_x, centroids_y
centroids_x = centroids[:,0]
centroids_y = centroids[:,1]

# Make a scatter plot of centroids_x and centroids_y
____
plt.show()
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