Hierarchiczne grupowanie: metoda complete
Po raz trzeci i ostatni użyjemy tego samego zbioru danych o ruchu pieszych, aby sprawdzić, czy zastosowanie innej metody grupowania przyniesie jakieś zmiany.
Dane są przechowywane w DataFrame biblioteki pandas o nazwie comic_con. Kolumny x_scaled i y_scaled zawierają znormalizowane współrzędne X i Y osób w danym momencie.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza skupień w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj
fclusterilinkagezscipy.cluster.hierarchy. - Użyj metody
completew funkcji.linkage().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the fcluster and linkage functions
____
# Use the linkage() function
distance_matrix = ____(____, ____, ____)
# Assign cluster labels
comic_con['cluster_labels'] = ____
# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled',
hue='cluster_labels', data = comic_con)
plt.show()