Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân cụm phân cấp cho dữ liệu hạt ngũ cốc

Trong video, bạn đã biết hàm linkage() của SciPy thực hiện hierarchical clustering trên một mảng mẫu. Hãy dùng linkage() để thu được phân cụm phân cấp của các mẫu hạt, và dùng dendrogram() để trực quan hóa kết quả. Một tập mẫu đo đạc của hạt được cung cấp trong mảng samples, còn chủng loại của mỗi mẫu hạt nằm trong danh sách varieties.

Bài tập này là một phần của khóa học

Unsupervised Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import:
    • linkage và dendrogram từ scipy.cluster.hierarchy.
    • matplotlib.pyplot là plt.
  • Thực hiện hierarchical clustering trên samples bằng hàm linkage() với đối số từ khóa method='complete'. Gán kết quả vào mergings.
  • Vẽ dendrogram bằng hàm dendrogram() trên mergings. Chỉ định các đối số từ khóa labels=varieties, leaf_rotation=90, và leaf_font_size=6.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã