seaborn でクラスタを可視化する
それでは、seaborn モジュールを使って Comic Con の来場者数データセットを可視化してみましょう。seaborn では、クラスタラベルを hue 引数に指定することで、クラスタの可視化が簡単に行えます。
データは pandas の DataFrame comic_con に格納されています。x_scaled と y_scaled は、ある時点での人の位置の標準化済み X 座標と Y 座標の列名です。cluster_labels にはクラスタラベルが入っています。変数 distance_matrix には linkage オブジェクトが保存されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶクラスタ分析
演習の手順
- seaborn モジュールを
snsとしてインポートします。 seabornの.scatterplot()メソッドで散布図を描画し、hue引数にクラスタラベルを指定します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the seaborn module
____
# Plot a scatter plot using seaborn
sns.scatterplot(x=____,
y=____,
____=____,
data = comic_con)
plt.show()