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练习

K-means クラスタリング

Machine Learning の面接では、K-means クラスタリングの出力を使って、そのアルゴリズムとしての性能をどのように評価するかを問われることがあります。

この演習では K-means クラスタリングを実践します。クラスタ数 k の異なるモデルを .inertia_ 属性で比較し、次の演習でクラスタ数の評価にもこの情報を活用します。

diabetes データセットの目的変数は progression であることを思い出してください。

現在のパイプライン上の位置:

Machine learning pipeline

说明 1 / 共 4 个

undefined XP
  • 1
    • 目的変数 progression を削除して特徴行列 X を作成し、インスタンス化した k-means オブジェクトにデータを適合させてください。
  • 2
    • 5 クラスタの k-means をインスタンス化し、そのイナーシャを出力してください。
  • 3
    • 特徴行列を 10 クラスタの k-means に適合させ、イナーシャを出力してください。
  • 4
    • 特徴行列を 20 クラスタの k-means に適合させ、イナーシャを出力してください。