НачатьНачать бесплатно

Кластеризация данных о рыбах

Теперь вы воспользуетесь конвейером стандартизации и кластеризации из предыдущего упражнения, чтобы сгруппировать рыб по их измерениям, а затем построите таблицу сопряжённости для сравнения меток кластеров с видами рыб.

Как и прежде, samples — это двумерный массив измерений рыб. Конвейер доступен как pipeline, а вид каждой особи задаётся списком species.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте pandas под именем pd.
  • Обучите конвейер на данных об измерениях рыб samples.
  • Получите метки кластеров для samples, используя метод .predict() объекта pipeline.
  • С помощью pd.DataFrame() создайте DataFrame df с двумя столбцами: 'labels' и 'species', используя в качестве значений labels и species соответственно.
  • С помощью pd.crosstab() создайте таблицу сопряжённости ct на основе df['labels'] и df['species'].

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import pandas
import pandas as pd

# Fit the pipeline to samples
____

# Calculate the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame with labels and species as columns: df
df = ____

# Create crosstab: ct
ct = ____

# Display ct
print(ct)
Редактировать и запускать код