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

вправа

Ієрархії акцій

У розділі 1 ви використовували кластеризування k-means, щоб згрупувати компанії за рухами їхніх біржових цін. Тепер ви виконаєте ієрархічне кластеризування компаній. Вам надано масив NumPy з рухами цін movements, де рядки відповідають компаніям, і список назв компаній companies. Ієрархічне кластеризування SciPy не інтегрується в конвеєр sklearn, тож вам потрібно використати функцію normalize() з sklearn.preprocessing замість Normalizer.

linkage і dendrogram уже імпортовано з scipy.cluster.hierarchy, а PyPlot імпортовано як plt.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте normalize з sklearn.preprocessing.
  • Перемасштабуйте рухи цін для кожної акції, застосувавши функцію normalize() до movements.
  • Застосуйте функцію linkage() до normalized_movements, використавши зв'язування 'complete', щоб обчислити ієрархічне кластеризування. Присвойте результат змінній mergings.
  • Побудуйте дендрограму ієрархічного кластеризування, використавши список назв компаній companies як labels. Додатково вкажіть ключові аргументи leaf_rotation=90 і leaf_font_size=6, як ви робили у попередній вправі.