1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Învățare nesupervizată în Python
Connected

exercițiu

Clusterizarea punctelor 2D

Din diagrama scatter a exercițiului anterior, ai observat că punctele par să se separe în 3 clustere. Acum vei crea un model KMeans pentru a găsi 3 clustere și îl vei antrena pe punctele de date din exercițiul anterior. După antrenarea modelului, vei obține etichetele de cluster pentru câteva puncte noi, folosind metoda .predict().

Ți se oferă array-ul points din exercițiul anterior, precum și un array new_points.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă KMeans din sklearn.cluster.
  • Folosind KMeans(), creează o instanță KMeans numită model pentru a găsi 3 clustere. Pentru a specifica numărul de clustere, folosește argumentul cheie n_clusters.
  • Folosește metoda .fit() a lui model pentru a antrena modelul pe array-ul de puncte points.
  • Folosește metoda .predict() a lui model pentru a prezice etichetele de cluster ale lui new_points, atribuind rezultatul variabilei labels.
  • Apasă Trimite răspunsul pentru a vedea etichetele de cluster ale lui new_points.