시작하기무료로 시작하기

물고기 데이터 클러스터링

이전 연습 문제에서 만든 표준화와 클러스터링 파이프라인을 사용해 물고기를 측정값으로 클러스터링한 다음, 교차표를 만들어 클러스터 레이블과 물고기 종을 비교해 보겠습니다.

이전과 마찬가지로, samples는 물고기 측정값이 담긴 2차원 배열입니다. 파이프라인은 pipeline으로 제공되며, 각 물고기 샘플의 종은 리스트 species로 주어집니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

강의 보기

연습 안내

  • pandas를 pd로 임포트하세요.
  • 물고기 측정값 samples에 파이프라인을 학습시키세요.
  • pipeline의 .predict() 메서드를 사용해 samples의 클러스터 레이블을 얻으세요.
  • pd.DataFrame()을 사용해 두 열 'labels'와 'species'를 가진 DataFrame df를 생성하고, 각 열의 값으로 각각 labels와 species를 사용하세요.
  • pd.crosstab()을 사용해 df['labels']와 df['species']의 교차표 ct를 만드세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import pandas
import pandas as pd

# Fit the pipeline to samples
____

# Calculate the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame with labels and species as columns: df
df = ____

# Create crosstab: ct
ct = ____

# Display ct
print(ct)
코드 편집 및 실행