НачатьНачать бесплатно

Иерархическая кластеризация данных о зерне

В видеоуроке вы узнали, что функция linkage() из библиотеки SciPy выполняет иерархическую кластеризацию массива выборок. Используйте функцию linkage(), чтобы получить иерархическую кластеризацию образцов зерна, а затем примените dendrogram() для визуализации результата. Измерения образцов зерна хранятся в массиве samples, а сорт каждого образца задан списком varieties.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте:
    • linkage и dendrogram из scipy.cluster.hierarchy.
    • matplotlib.pyplot под псевдонимом plt.
  • Выполните иерархическую кластеризацию массива samples с помощью функции linkage(), передав именованный аргумент method='complete'. Сохраните результат в переменную mergings.
  • Постройте дендрограмму с помощью функции dendrogram(), передав ей mergings. Укажите именованные аргументы labels=varieties, leaf_rotation=90 и leaf_font_size=6.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

# Calculate the linkage: mergings
mergings = ____

# Plot the dendrogram, using varieties as labels
dendrogram(____,
           labels=____,
           leaf_rotation=____,
           leaf_font_size=____,
)
plt.show()
Редактировать и запускать код