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균일한 군집 패턴

이제 시드의 영향에 익숙해지셨다면, k-means clustering이 균일한 군집을 형성하려는 편향을 살펴보겠습니다.

다음 연습 문제에서는 mouse-like 데이터셋을 사용해 볼게요. mouse-like 데이터셋은 쥐의 머리를 닮은 점들의 집합으로, 얼굴과 두 귀에 해당하는 세 개의 원형 군집으로 배치되어 있어요.

일반적인 mouse-like 데이터셋은 다음과 같이 생겼습니다(출처).

데이터는 pandas DataFrame인 mouse에 저장되어 있어요. x_scaled와 y_scaled는 데이터 포인트의 표준화된 X, Y 좌표에 해당하는 열 이름입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 군집 분석

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연습 안내

  • SciPy에서 kmeans와 vq 함수를 import 하세요.
  • kmeans() 함수로 세 개의 군집을 사용해 군집 중심을 구하세요.
  • 위에서 생성한 군집 중심을 사용해 vq()로 군집 레이블을 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the kmeans and vq functions
____

# Generate cluster centers
cluster_centers, distortion = ____

# Assign cluster labels
mouse['cluster_labels'], distortion_list = ____

# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled', 
                hue='cluster_labels', data = mouse)
plt.show()
코드 편집 및 실행