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Exercise

穀物データの階層的クラスタリング

この動画では、SciPy の linkage() 関数がサンプル配列に対して階層的クラスタリングを行うことを学びました。linkage() 関数を使って穀物サンプルの階層的クラスタリングを実行し、dendrogram() で結果を可視化しましょう。穀物の測定値の一部は配列 samples に、各サンプルの品種はリスト varieties に用意されています。

Instructions

100 XP
  • 次をインポートします:
    • scipy.cluster.hierarchy から linkage と dendrogram。
    • matplotlib.pyplot を plt として。
  • method='complete' というキーワード引数を指定して、linkage() 関数で samples に対して階層的クラスタリングを実行します。結果を mergings に代入します。
  • dendrogram() 関数を使って mergings のデンドログラムを描画します。キーワード引数として labels=varieties, leaf_rotation=90, leaf_font_size=6 を指定します。