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演習

주식의 계층 구조

1장에서는 k-means 클러스터링으로 주가 변동에 따라 회사를 클러스터링했죠. 이제 회사들의 계층적 클러스터링을 수행해 보겠습니다. 각 행이 회사에 해당하는 NumPy 배열 movements(주가 변동)과 회사 이름 목록 companies가 제공되어 있습니다. SciPy의 계층적 클러스터링은 sklearn 파이프라인에 바로 맞지 않으므로, Normalizer 대신 sklearn.preprocessing의 normalize() 함수를 사용해야 합니다.

linkage와 dendrogram은 이미 scipy.cluster.hierarchy에서 임포트되어 있고, PyPlot도 plt로 임포트되어 있습니다.

指示

100 XP
  • sklearn.preprocessing에서 normalize를 임포트하세요.
  • movements에 normalize() 함수를 사용해 각 주식의 주가 변동을 재스케일하세요.
  • 'complete' 링크지를 사용하여 normalized_movements에 linkage() 함수를 적용해 계층적 클러스터링을 계산하세요. 결과를 mergings에 저장하세요.
  • 회사 이름 목록 companies를 labels로 사용해 계층적 클러스터링의 덴드로그램을 그리세요. 추가로, 이전 연습 문제에서처럼 leaf_rotation=90, leaf_font_size=6 키워드 인수도 지정하세요.