ÎncepețiÎncepe gratuit

Scalarea datelor despre pești pentru grupare

Ai la dispoziție un array samples cu măsurători ale unor pești. Fiecare rând reprezintă un pește individual. Măsurătorile – precum greutatea în grame, lungimea în centimetri și raportul procentual dintre înălțime și lungime – au scări foarte diferite. Pentru a grupa aceste date în mod eficient, va trebui mai întâi să standardizezi aceste caracteristici. În acest exercițiu, vei construi un pipeline care standardizează și grupează datele.

Aceste date de măsurători ale peștilor provin din Journal of Statistics Education.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare nesupervizată în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă:
    • make_pipeline din sklearn.pipeline.
    • StandardScaler din sklearn.preprocessing.
    • KMeans din sklearn.cluster.
  • Creează o instanță a clasei StandardScaler numită scaler.
  • Creează o instanță a clasei KMeans cu 4 clustere, numită kmeans.
  • Creează un pipeline numit pipeline care înlănțuie scaler și kmeans. Pentru aceasta, transmite-le pur și simplu ca argumente ale make_pipeline().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Perform the necessary imports
from ____ import ____
from ____ import ____
from ____ import ____

# Create scaler: scaler
scaler = ____

# Create KMeans instance: kmeans
kmeans = ____

# Create pipeline: pipeline
pipeline = ____
Editează și rulează codul