НачатьНачать бесплатно

Исследуйте результаты кластеризации

Теперь давайте изучим результаты кластеризации, выполненной в предыдущем упражнении!

Решение предыдущего упражнения уже запущено: new_points — это массив точек, а labels — массив меток их кластеров.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте matplotlib.pyplot как plt.
  • Присвойте переменной xs столбец 0 массива new_points, а переменной ys — столбец 1.
  • Постройте диаграмму рассеяния по xs и ys, указав именованный аргумент c=labels, чтобы окрасить точки по их метке кластера. Также укажите alpha=0.5.
  • Вычислите координаты центроидов с помощью атрибута .cluster_centers_ объекта model.
  • Присвойте переменной centroids_x столбец 0 массива centroids, а переменной centroids_y — столбец 1.
  • Постройте диаграмму рассеяния по centroids_x и centroids_y, используя 'D' (ромб) в качестве маркера с помощью параметра marker. Задайте размер маркеров равным 50, указав s=50.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import pyplot
____

# Assign the columns of new_points: xs and ys
xs = ____
ys = ____

# Make a scatter plot of xs and ys, using labels to define the colors
____

# Assign the cluster centers: centroids
centroids = ____

# Assign the columns of centroids: centroids_x, centroids_y
centroids_x = centroids[:,0]
centroids_y = centroids[:,1]

# Make a scatter plot of centroids_x and centroids_y
____
plt.show()
Редактировать и запускать код