FIFA 18: o que faz um jogador completo?

O nível geral de um jogador no FIFA 18 é definido por seis características: velocidade (pac), finalização (sho), passe (pas), drible (dri), defesa (def) e físico (phy).

Aqui está um exemplo de carta:

Eden Hazard Player Card

Neste exercício, você vai usar as seis características para criar clusters. Os dados estão em um DataFrame do pandas, fifa. features é a lista com esses nomes de colunas e scaled_features é a lista das colunas que contêm seus valores padronizados. Já estão pré-carregados: kmeans, vq de scipy.cluster.vq, matplotlib.pyplot como plt, seaborn como sns.

Antes de começar, vale a pena explorar scaled_features para conferir a lista das seis colunas padronizadas.

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Análise de cluster em Python

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Create centroids with kmeans for 2 clusters
cluster_centers,_ = ____

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Antes de estar pronto para classificar artigos de notícias, você precisa conhecer os conceitos básicos de clustering. Este capítulo o familiariza com uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina chamada aprendizado não supervisionado e, em seguida, apresenta a você o agrupamento, um dos algoritmos populares de aprendizado não supervisionado. Você conhecerá duas técnicas de agrupamento populares: agrupamento hierárquico e agrupamento k-means. O capítulo termina com as etapas básicas de pré-processamento antes de você começar a clusterizar os dados.

Exercise 1: Aprendizado não supervisionado: noções básicas Exercise 2: Aprendizagem não supervisionada no mundo real Exercise 3: Avistamentos de Pokémon Exercise 4: Noções básicas de análise de agrupamento Exercise 5: Avistamentos de Pokémon: agrupamento hierárquico Exercise 6: Avistamentos de Pokémon: agrupamento k-means Exercise 7: Preparação de dados para análise de cluster Exercise 8: Normalizar dados da lista básica Exercise 9: Visualizar dados normalizados Exercise 10: Normalização de números pequenos Exercise 11: FIFA 18: Normalizar dados

Este capítulo se concentra em um algoritmo de agrupamento popular - o agrupamento hierárquico - e sua implementação no SciPy. Além do procedimento para executar o agrupamento hierárquico, ele tenta ajudar você a responder a uma pergunta importante: quantos agrupamentos estão presentes nos seus dados? O capítulo termina com uma discussão sobre as limitações do agrupamento hierárquico e aborda considerações sobre o uso do agrupamento hierárquico.

Exercise 1: Noções básicas de agrupamento hierárquico Exercise 2: Agrupamento hierárquico: método ward Exercise 3: Agrupamento hierárquico: método único Exercise 4: Agrupamento hierárquico: método completo Exercise 5: Visualizar clusters Exercise 6: Visualize agrupamentos com matplotlib Exercise 7: Visualize clusters com o seaborn Exercise 8: Quantos clusters você tem?Exercise 9: Criar um dendrograma Exercise 10: Quantos clusters existem nos dados da comic con?Exercise 11: Limitações do agrupamento hierárquico Exercise 12: Execução de tempo de agrupamento hierárquico Exercise 13: FIFA 18: explorando defensores

Este capítulo apresenta um algoritmo de agrupamento diferente - o agrupamento k-means - e sua implementação no SciPy. O agrupamento K-means supera a maior desvantagem do agrupamento hierárquico que foi discutida no último capítulo. Como os dendrogramas são específicos do agrupamento hierárquico, este capítulo discute um método para encontrar o número de clusters antes de executar o agrupamento k-means. O capítulo termina com uma discussão sobre as limitações do k-means clustering e discute as considerações ao usar esse algoritmo.

Exercise 1: Noções básicas de k-means clustering Exercise 2: K-means clustering: primeiro exercício Exercise 3: Tempo de execução do k-means clustering Exercise 4: Quantos clusters você tem?Exercise 5: Método do cotovelo em grupos distintos Exercise 6: Método do cotovelo em dados uniformes Exercise 7: Limitações do k-means clustering Exercise 8: Impacto das sementes em grupos distintos Exercise 9: Padrões uniformes de agrupamento Exercise 10: FIFA 18: defensores revisitados

Agora que você já conhece duas das técnicas de clustering mais populares, este capítulo o ajudará a aplicar esse conhecimento a problemas do mundo real. O capítulo primeiro discute o processo de encontrar cores dominantes em uma imagem, antes de passar para o problema discutido na introdução - agrupamento de artigos de notícias. O capítulo termina com uma discussão sobre clustering com várias variáveis, o que dificulta a visualização de todos os dados.

Exercise 1: Cores dominantes em imagens Exercise 2: Extraia os valores RGB da imagem Exercise 3: Quantas cores dominantes você tem?Exercise 4: Exibir cores dominantes Exercise 5: Agrupamento de documentos Exercise 6: TF-IDF de enredos de filmes Exercise 7: Principais termos em grupos de filmes Exercise 8: Agrupamento com vários recursos Exercise 9: Agrupamento com muitos recursos Exercise 10: Verificações básicas em clusters Exercise 11: FIFA 18: o que faz um jogador completo?

Exercicio Atual

Exercise 12: Até logo!