ПочатиПочніть безкоштовно

Ієрархічне кластеризування зернових даних

У відео ви дізналися, що функція SciPy linkage() виконує ієрархічне кластеризування для масиву вибірок. Скористайтеся linkage(), щоб отримати ієрархічне кластеризування зразків зерна, і використайте dendrogram(), щоб візуалізувати результат. Вибірка вимірювань для зерна подана в масиві samples, а різновид кожного зразка наведено у списку varieties.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте:
    • linkage і dendrogram з scipy.cluster.hierarchy.
    • matplotlib.pyplot як plt.
  • Виконайте ієрархічне кластеризування для samples за допомогою функції linkage() з ключовим аргументом method='complete'. Присвойте результат змінній mergings.
  • Побудуйте дендрограму за допомогою функції dendrogram() для mergings. Вкажіть ключові аргументи labels=varieties, leaf_rotation=90 та leaf_font_size=6.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код