เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ผลกระทบของ seed ต่อคลัสเตอร์ที่แตกต่างกัน

จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้เห็นแล้วว่า seed ส่งผลต่อชุดข้อมูลที่ไม่มีกลุ่มคลัสเตอร์ที่ชัดเจน ในแบบฝึกหัดนี้ จะมาสำรวจว่า seed มีผลต่อคลัสเตอร์ในข้อมูล Comic Con หรือไม่ ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีกลุ่มคลัสเตอร์ที่ชัดเจนอยู่แล้ว

ข้อมูลถูกเก็บไว้ใน pandas DataFrame ชื่อ comic_con โดย x_scaled และ y_scaled คือชื่อคอลัมน์ของพิกัด X และ Y ที่ผ่านการทำ standardization แล้ว ซึ่งแสดงตำแหน่งของผู้คน ณ ช่วงเวลาหนึ่ง

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import random class
____

# Initialize seed
random.____(____)

# Run kmeans clustering
cluster_centers, distortion = kmeans(comic_con[['x_scaled', 'y_scaled']], 2)
comic_con['cluster_labels'], distortion_list = vq(comic_con[['x_scaled', 'y_scaled']], cluster_centers)

# Plot the scatterplot
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled', 
                hue='cluster_labels', data = comic_con)
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด