Zacznij terazZacznij za darmo

Zbadaj wyniki klastrowania

Czas przyjrzeć się klastrowania wykonanemu w poprzednim ćwiczeniu!

Rozwiązanie poprzedniego ćwiczenia zostało już uruchomione, więc new_points to tablica punktów, a labels to tablica ich etykiet klastrów.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie nienadzorowane w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj matplotlib.pyplot jako plt.
  • Przypisz kolumnę 0 tablicy new_points do xs, a kolumnę 1 do ys.
  • Utwórz wykres punktowy dla xs i ys, podając argument c=labels, aby pokolorować punkty według etykiet klastrów. Ustaw też alpha=0.5.
  • Oblicz współrzędne centroidów, korzystając z atrybutu .cluster_centers_ obiektu model.
  • Przypisz kolumnę 0 tablicy centroids do centroids_x, a kolumnę 1 do centroids_y.
  • Utwórz wykres punktowy dla centroids_x i centroids_y, używając 'D' (rombu) jako markera przez ustawienie parametru marker. Rozmiar markerów ustaw na 50, podając s=50.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import pyplot
____

# Assign the columns of new_points: xs and ys
xs = ____
ys = ____

# Make a scatter plot of xs and ys, using labels to define the colors
____

# Assign the cluster centers: centroids
centroids = ____

# Assign the columns of centroids: centroids_x, centroids_y
centroids_x = centroids[:,0]
centroids_y = centroids[:,1]

# Make a scatter plot of centroids_x and centroids_y
____
plt.show()
Edytuj i uruchom kod