Avistări de Pokémon: clustering ierarhic

Vom continua investigarea avistărilor de Pokémon legendari din exercițiul anterior. Reamintește-ți că în scatter plot-ul exercițiului precedent ai identificat două zone cu avistări dense. Acest lucru sugerează că punctele se separă în două clustere. În acest exercițiu, vei forma două clustere ale avistărilor folosind clustering ierarhic.

'x' și 'y' sunt coloane cu coordonatele X și Y ale locațiilor avistărilor, stocate într-un DataFrame pandas, df. Sunt disponibile pentru utilizare: matplotlib.pyplot ca plt, seaborn ca sns și pandas ca pd.

Importă bibliotecile linkage și fcluster.
Folosește funcția linkage() pentru a calcula distanțele folosind metoda ward.
Generează etichetele clusterelor pentru fiecare punct de date cu două clustere, utilizând funcția fcluster().
Reprezintă grafic punctele cu seaborn și atribuie o culoare diferită fiecărui cluster.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

exercițiu