링키지가 달라지면, 계층적 클러스터링도 달라집니다!
영상에서는 Eurovision Song Contest의 투표 국가들에 대해 'complete' 링크리지를 사용한 계층적 클러스터링을 보셨습니다. 이제 'single' 링크리지를 사용해 투표 국가들을 계층적 클러스터링하고, 그 결과 덴드로그램을 영상의 것과 비교해 보세요. 링크지가 달라지면, 계층적 클러스터링도 달라집니다!
배열 samples가 주어져 있어요. 각 행은 투표 국가를, 각 열은 투표된 공연을 나타냅니다. 리스트 country_names에는 각 투표 국가의 이름이 들어 있어요. 이 데이터셋은 Eurovision에서 가져왔습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Unsupervised Learning
연습 안내
scipy.cluster.hierarchy에서linkage와dendrogram을 임포트하세요.linkage()함수에method='single'키워드 인자를 사용해samples에 대해 계층적 클러스터링을 수행하세요. 결과를mergings에 할당하세요.- 리스트
country_names를labels로 사용해 계층적 클러스터링의 덴드로그램을 그리세요. 또한 앞서 했던 것처럼leaf_rotation=90,leaf_font_size=6키워드 인자도 함께 지정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Perform the necessary imports
import matplotlib.pyplot as plt
from ____ import ____, ____
# Calculate the linkage: mergings
mergings = ____
# Plot the dendrogram
____
plt.show()