1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza skupień w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Pokémon sightings: grupowanie k-means

Kontynuujemy analizę obserwacji legendarnych Pokémonów z poprzedniego ćwiczenia. Podobnie jak wcześniej, posłużymy się tym samym przykładem. W tym ćwiczeniu pogrupujesz obserwacje przy użyciu algorytmu k-means.

x i y to kolumny współrzędnych X i Y lokalizacji obserwacji, zapisane w ramce danych pandas o nazwie df. Do dyspozycji masz: matplotlib.pyplot jako plt, seaborn jako sns oraz pandas jako pd.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj funkcje kmeans i vq.
  • Użyj funkcji kmeans(), aby obliczyć centra klastrów – zdefiniuj dwa klastry.
  • Przypisz etykiety klastrów do każdego punktu danych za pomocą funkcji vq().
  • Narysuj punkty za pomocą seaborn i przypisz każdemu klastrowi inny kolor.