Kom igångKom igång gratis

Pokémon-observationer: k-means-klustring

Vi fortsätter undersökningen av observationerna av legendariska Pokémon från föregående övning. Precis som tidigare använder vi samma exempel med Pokémon-observationer. I den här övningen ska du gruppera observationerna med hjälp av k-means-klustring.

x och y är kolumner med X- och Y-koordinater för observationsplatserna, lagrade i en pandas DataFrame, df. Följande är tillgängliga för användning: matplotlib.pyplot som plt, seaborn som sns och pandas som pd.

Den här övningen är en del av kursen

Klusteranalys i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Importera funktionerna kmeans och vq.
  • Använd funktionen kmeans() för att beräkna klustercentrum genom att definiera två kluster.
  • Tilldela klusteretikett till varje datapunkt med funktionen vq().
  • Rita ut punkterna med seaborn och ge varje kluster en egen färg.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Import kmeans and vq functions
from scipy.cluster.vq import ____, ____

# Compute cluster centers
centroids,_ = ____(____, ____)

# Assign cluster labels
df['cluster_labels'], _ = ____(____, ____)

# Plot the points with seaborn
sns.scatterplot(x=____, y=____, hue=____, data=df)
plt.show()
Redigera och kör kod