1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Наглядове навчання в Python
Connected

вправа

Кластеризація двовимірних точок

Із розсіювального графіка з попередньої вправи видно, що точки поділяються на 3 кластери. Тепер ви створите модель KMeans, щоб знайти 3 кластери, і навчите її на масиві точок з попередньої вправи. Після навчання моделі ви отримаєте мітки кластерів для нових точок за допомогою методу .predict().

Вам надано масив points з попередньої вправи, а також масив new_points.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте KMeans з sklearn.cluster.
  • За допомогою KMeans() створіть екземпляр KMeans під назвою model для пошуку 3 кластерів. Щоб вказати кількість кластерів, використайте ключовий аргумент n_clusters.
  • Використайте метод .fit() об'єкта model, щоб навчити модель на масиві точок points.
  • Використайте метод .predict() об'єкта model, щоб передбачити мітки кластерів для new_points, і збережіть результат у змінній labels.
  • Натисніть Надіслати відповідь, щоб побачити мітки кластерів для new_points.