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seaborn으로 클러스터 시각화하기

이제 seaborn 모듈을 사용해 Comic Con의 유동 인구(footfall) 데이터셋을 시각화해 보겠습니다. seaborn에서 클러스터를 시각화할 때는 클러스터 레이블을 위한 내장 hue 기능을 사용하면 더 쉽습니다.

데이터는 pandas DataFrame인 comic_con에 저장되어 있어요. x_scaled와 y_scaled는 특정 시점에 사람들의 표준화된 X, Y 좌표의 열 이름입니다. cluster_labels에는 클러스터 레이블이 들어 있습니다. 연결(linkage) 객체는 변수 distance_matrix에 저장되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 군집 분석

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연습 안내

  • seaborn 모듈을 sns로 임포트하세요.
  • seaborn의 .scatterplot() 메서드를 사용해 산점도를 그리되, hue 인수에 클러스터 레이블을 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the seaborn module
____

# Plot a scatter plot using seaborn
sns.scatterplot(x=____, 
                y=____, 
                ____=____, 
                data = comic_con)
plt.show()
코드 편집 및 실행