Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân cụm phân cấp: phương pháp ward

Đến giờ Comic-Con rồi! Comic-Con là hội nghị truyện tranh thường niên được tổ chức tại nhiều thành phố lớn trên thế giới. Bạn có dữ liệu về lượng người năm ngoái, tức số người có mặt tại khu vực hội chợ ở một thời điểm nhất định. Bạn muốn chọn vị trí gian hàng để tối đa hóa doanh số. Hãy áp dụng phân cụm phân cấp bằng phương pháp ward để tìm hai điểm thu hút trong khu vực.

Dữ liệu được lưu trong một pandas DataFrame, comic_con. x_scaled và y_scaled là tên cột của các tọa độ X và Y đã được chuẩn hóa của những người tại một thời điểm nhất định.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân cụm trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import fcluster và linkage từ scipy.cluster.hierarchy.
  • Dùng phương pháp ward trong hàm linkage().
  • Gán nhãn cụm bằng cách tạo 2 cụm phẳng từ distance_matrix.
  • Chạy mã vẽ để xem kết quả.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import the fcluster and linkage functions
from scipy.cluster.hierarchy import ____, ____

# Use the linkage() function
distance_matrix = ____(comic_con[['x_scaled', 'y_scaled']], ____ = ____, metric = 'euclidean')

# Assign cluster labels
comic_con['cluster_labels'] = ____(____, ____, criterion='maxclust')

# Plot clusters
sns.scatterplot(x='x_scaled', y='y_scaled', 
                hue='cluster_labels', data = comic_con)
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã