FIFA 18: досліджуємо захисників
У наборі даних FIFA 18 подано різні атрибути гравців. Зокрема:
- sliding tackle: число від 0 до 99, що показує, наскільки точно гравець виконує підкат
- aggression: число від 0 до 99, що відображає рішучість і налаштованість гравця
Зазвичай ці показники високі в гравців оборонного плану. У цій вправі ви виконаєте кластеризацію на основі цих атрибутів.
Ці дані містять 5000 рядків і є помітно більшими за попередні набори. Запуск ієрархічної кластеризації на цих даних може тривати до 10 секунд.
Попередньо імпортовано такі модулі: dendrogram, linkage, fcluster із scipy.cluster.hierarchy, matplotlib.pyplot як plt, seaborn як sns. Дані збережено в датафреймі pandas fifa.
Ця вправа є частиною курсу
Кластерний аналіз у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit the data into a hierarchical clustering algorithm
distance_matrix = ____(fifa[[____, ____]], 'ward')