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어떤 주식들이 함께 움직일까요?

이전 연습 문제에서, 일별 주가 변동으로 회사를 군집화했어요. 그렇다면 어떤 회사들의 주가가 비슷한 패턴으로 움직일까요? 이제 군집화에서 나온 레이블을 확인해 알아보겠습니다.

이전 연습 문제의 해답 코드는 이미 실행되어 있어요. KMeans 모델이 포함된 Pipeline pipeline을 구성하고, 일별 주가 변동의 NumPy 배열 movements에 맞췄다는 점을 기억하세요. 또한 회사 이름이 담긴 리스트 companies도 제공됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

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연습 안내

  • pandas를 pd로 임포트하세요.
  • 파이프라인의 .predict() 메서드를 사용해 movements의 레이블을 예측하세요.
  • 회사 이름 리스트 companies와 군집 레이블을 정렬해 labels와 companies 열을 가진 DataFrame df를 만드세요. 이 부분은 미리 작성되어 있습니다.
  • df의 .sort_values() 메서드로 DataFrame을 'labels' 열 기준으로 정렬하고, 결과를 출력하세요.
  • 답변 제출을 누르고, 각 클러스터에 어떤 회사들이 함께 묶였는지 살펴보세요!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import pandas
import pandas as pd

# Predict the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame aligning labels and companies: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'companies': companies})

# Display df sorted by cluster label
print(____)
코드 편집 및 실행