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  3. Pythonで学ぶクラスタ分析
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Exercise

ポケモンの目撃情報：階層的クラスタリング

前の演習に続いて、伝説のポケモンの目撃情報を調査していきます。前回の散布図では、目撃が密集しているエリアを2か所見つけました。これは、点が2つのクラスタに分かれそうだということを意味します。この演習では、階層的クラスタリングを使って目撃情報を2つのクラスタに分けます。

'x' と 'y' は目撃場所の X・Y 座標を表す列で、pandas の DataFrame df に格納されています。matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns、pandas は pd として使用できます。

Инструкции

100 XP
  • linkage と fcluster をインポートします。
  • linkage() 関数で ward 法を使って距離を計算します。
  • fcluster() 関数で、各データ点に対してクラスタ数2のクラスタラベルを生成します。
  • seaborn で点をプロットし、クラスタごとに異なる色を割り当てます。