Tipare uniforme de grupare

Acum că ești familiarizat cu impactul semințelor, hai să analizăm tendința algoritmului k-means de a forma clustere uniforme.

Vom folosi un set de date de tip „mouse" pentru exercițiul următor. Un astfel de set de date este un grup de puncte care seamănă cu capul unui șoricel: are trei clustere de puncte dispuse în cercuri, câte unul pentru față și pentru fiecare ureche a șoricelului.

Iată cum arată în mod tipic un set de date de tip „mouse" (Sursă).

Datele sunt stocate într-un DataFrame pandas numit mouse. x_scaled și y_scaled sunt numele coloanelor cu coordonatele X și Y standardizate ale punctelor de date.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în Python

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcțiile kmeans și vq din SciPy.
Generează centrele clusterelor folosind funcția kmeans() cu trei clustere.
Creează etichetele clusterelor cu vq(), folosind centrele generate mai sus.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the kmeans and vq functions
____

# Generate cluster centers
cluster_centers, distortion = ____

# Assign cluster labels
mouse['cluster_labels'], distortion_list = ____

# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled', 
                hue='cluster_labels', data = mouse)
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

Exercițiul curent

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 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!