Afișează culorile dominante

Am încărcat imaginea de mai jos folosind funcția imread() din clasa image a bibliotecii matplotlib.

Pentru a afișa culorile dominante, convertește valorile culorilor din centrele clusterelor la valorile lor brute, apoi transformă-le în intervalul 0-1, folosind formula: converted_pixel = standardized_pixel * pixel_std / 255

Valorile RGB sunt stocate într-un DataFrame, batman_df. Valorile RGB scalate sunt stocate în coloanele scaled_red, scaled_blue și scaled_green. Centrele clusterelor sunt stocate în variabila cluster_centers, generate cu funcția kmeans() folosind trei clustere.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în Python

Instrucțiuni pentru exercițiu

Obține abaterile standard ale fiecărei culori din DataFrame și stochează-le în r_std, g_std, b_std.
Pentru fiecare centru de cluster, convertește valorile RGB standardizate în valori scalate în intervalul 0-1.
Afișează culorile centrelor de cluster.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Get standard deviations of each color
____, ____, ____ = batman_df[['red', 'green', 'blue']].___()

for cluster_center in cluster_centers:
    scaled_r, scaled_g, scaled_b = cluster_center
    # Convert each standardized value to scaled value
    colors.append((
        scaled_r * ____ / ____,
        scaled_g * ____ / ____,
        scaled_b * ____ / ____
    ))

# Display colors of cluster centers
plt.____(____)
plt.show()

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Înainte de a fi pregătit să clasifici articole de știri, trebuie să te familiarizezi cu noțiunile de bază ale clustering-ului. Acest capitol îți prezintă o clasă de algoritmi de învățare automată numită învățare nesupervizată, după care te introduce în clustering – unul dintre cei mai populari algoritmi nesupervizați. Vei afla despre două tehnici populare de clustering: clustering ierarhic și clustering k-means. Capitolul se încheie cu pașii de bază de preprocesare înainte de a începe să lucrezi cu datele.

Exercise 1: Învățare nesupervizată: noțiuni de bază Exercise 2: Învățarea nesupervizată în lumea reală Exercise 3: Avistări de Pokémon Exercise 4: Noțiuni de bază ale analizei de clustere Exercise 5: Avistări de Pokémon: clustering ierarhic Exercise 6: Avistări de Pokémon: clustering k-means Exercise 7: Pregătirea datelor pentru analiza cluster Exercise 8: Normalizează date dintr-o listă simplă Exercise 9: Vizualizează datele normalizate Exercise 10: Normalizarea numerelor mici Exercise 11: FIFA 18: Normalizează datele

Acest capitol se concentrează pe un algoritm popular de clustering – clustering-ul ierarhic – și pe implementarea sa în SciPy. Pe lângă procedura de realizare a clustering-ului ierarhic, îți oferă și instrumentele pentru a răspunde la o întrebare importantă: câte clustere există în datele tale? Capitolul se încheie cu o discuție despre limitele clustering-ului ierarhic și cu aspecte de luat în considerare atunci când îl folosești.

Exercise 1: Noțiuni de bază ale clustering-ului ierarhic Exercise 2: Clustering ierarhic: metoda ward Exercise 3: Clustering ierarhic: metoda single Exercise 4: Clustering ierarhic: metoda complete Exercise 5: Vizualizează clusterele Exercise 6: Vizualizează clusterele cu matplotlib Exercise 7: Vizualizează clusterele cu seaborn Exercise 8: Câte clustere?Exercise 9: Creează o dendrogramă Exercise 10: Câți clusteri există în datele Comic Con?Exercise 11: Limitările clustering-ului ierarhic Exercise 12: Măsurarea timpului de execuție al clustering-ului ierarhic Exercise 13: FIFA 18: explorarea fundașilor

Acest capitol introduce un alt algoritm de clustering – clustering-ul k-means – și implementarea sa în SciPy. Clustering-ul k-means depășește cel mai mare dezavantaj al clustering-ului ierarhic discutat în capitolul anterior. Deoarece dendrogramele sunt specifice clustering-ului ierarhic, acest capitol prezintă o metodă de a determina numărul de clustere înainte de a rula k-means. Capitolul se încheie cu o discuție despre limitele clustering-ului k-means și cu aspecte de luat în considerare când folosești acest algoritm.

Exercise 1: Noțiuni de bază ale algoritmului k-means Exercise 2: K-means clustering: primul exercițiu Exercise 3: Timpul de execuție al algoritmului k-means Exercise 4: Câte clustere?Exercise 5: Metoda cotului pe clustere distincte Exercise 6: Metoda cotului pe date uniforme Exercise 7: Limitările algoritmului k-means Exercise 8: Impactul seed-urilor asupra clusterelor distincte Exercise 9: Tipare uniforme de grupare Exercise 10: FIFA 18: fundași – o nouă perspectivă

Acum că ești familiarizat cu două dintre cele mai populare tehnici de clustering, acest capitol te ajută să aplici aceste cunoștințe în probleme reale. Capitolul discută mai întâi procesul de identificare a culorilor dominante dintr-o imagine, apoi abordează problema menționată în introducere – clustering-ul articolelor de știri. Capitolul se încheie cu o discuție despre clustering cu mai multe variabile, ceea ce face dificilă vizualizarea tuturor datelor.

Exercise 1: Culori dominante în imagini Exercise 2: Extrage valorile RGB dintr-o imagine Exercise 3: Câte culori dominante există?Exercise 4: Afișează culorile dominante

Exercițiul curent

Exercise 5: Gruparea documentelor Exercise 6: TF-IDF al rezumatelor de filme Exercise 7: Principalii termeni din clusterele de filme Exercise 8: Clusterizare cu mai multe caracteristici Exercise 9: Clustering cu multe caracteristici Exercise 10: Verificări de bază asupra clusterelor Exercise 11: FIFA 18: ce face un jucător complet?Exercise 12: La revedere!