Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trích xuất nhãn cụm

Trong bài trước, bạn đã thấy rằng phép phân cụm trung gian của các mẫu hạt tại độ cao 6 có 3 cụm. Bây giờ, hãy dùng hàm fcluster() để trích xuất các nhãn cụm cho phép phân cụm trung gian này, và so sánh các nhãn với giống hạt bằng một bảng chéo.

Phân cụm phân cấp đã được thực hiện và mergings là kết quả của hàm linkage(). Danh sách varieties cho biết giống của từng mẫu hạt.

Bài tập này là một phần của khóa học

Unsupervised Learning bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import:
    • pandas với bí danh pd.
    • fcluster từ scipy.cluster.hierarchy.
  • Thực hiện phân cụm phân cấp phẳng bằng cách dùng hàm fcluster() trên mergings. Chỉ định độ cao tối đa là 6 và tham số từ khóa criterion='distance'.
  • Tạo DataFrame df với hai cột tên 'labels' và 'varieties', lần lượt dùng labels và varieties làm giá trị cột. Việc này đã được làm sẵn cho bạn.
  • Tạo bảng chéo ct giữa df['labels'] và df['varieties'] để đếm số lần mỗi giống hạt trùng với từng nhãn cụm.

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
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)
Chỉnh sửa và Chạy Mã