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Exercise

FIFA 18: ディフェンダーを探る

FIFA 18 のデータセットには、選手のさまざまな属性が含まれています。そのうちの 2 つは次のとおりです。

  • sliding tackle: 0〜99 の数値で、スライディングタックルの正確さを表します
  • aggression: 0〜99 の数値で、選手の闘志や積極性を表します

これらはディフェンス志向の選手で高い傾向があります。この演習では、これらの属性に基づいてクラスタリングを行います。

このデータは 5000 行あり、これまでのデータセットよりかなり大きいです。階層的クラスタリングの実行には最大 10 秒ほどかかる場合があります。

次のモジュールがあらかじめ読み込まれています: scipy.cluster.hierarchy から dendrogram、linkage、fcluster、matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns。データは pandas の DataFrame fifa に格納されています。

Instructions 1/4

undefined XP
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    4
  • scaled_sliding_tackle 列と scaled_aggression 列のスケーリング済みデータに対して、階層的クラスタリングを当てはめてください。あわせて、timeit モジュールを使って実行時間を確認してもよいでしょう。