最小クラスターの評価
この演習では、DBSCAN で得られたクラスターを確認し、特定のクラスターを不正としてフラグ付けします。
- まず、各クラスターの大きさを把握し、最小のものを抽出します
- 次に、その最小クラスターを不正としてフラグ付けします
- 最後に、元のラベルで照合して、不正検知として妥当かを確認します。
DBSCAN のモデル予測が用意されており、n_clusters とクラスターラベル pred_labels が利用できます。さっそく試してみましょう！
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ不正検知
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。
# Count observations in each cluster number
counts = np.bincount(____[____ >= 0])
# Print the result
print(counts)