ПочатиПочніть безкоштовно

Витягування міток кластерів

У попередній вправі ви побачили, що проміжне кластеризування зразків зерна на висоті 6 має 3 кластери. Тепер скористайтеся функцією fcluster(), щоб отримати мітки кластерів для цього проміжного кластеризування, і порівняйте мітки з різновидами зерна за допомогою перехресної таблиці.

Ієрархічне кластеризування вже виконане, а mergings — це результат функції linkage(). Список varieties містить різновид кожного зразка зерна.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте:
    • pandas як pd.
    • fcluster із scipy.cluster.hierarchy.
  • Виконайте пласке ієрархічне кластеризування, застосувавши функцію fcluster() до mergings. Задайте максимальну висоту 6 і ключовий аргумент criterion='distance'.
  • Створіть датафрейм df з двома стовпцями під назвами 'labels' і 'varieties', використавши відповідно labels і varieties як значення стовпців. Це вже зроблено за вас.
  • Створіть перехресну таблицю ct між df['labels'] і df['varieties'], щоб порахувати, скільки разів кожний різновид зерна збігається з кожною міткою кластера.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Perform the necessary imports
import ____ as ____
from ____ import ____

# Use fcluster to extract labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame with labels and varieties as columns: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'varieties': varieties})

# Create crosstab: ct
ct = ____

# Display ct
print(ct)
Редагувати та запускати код