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FIFA 18:探索後衛

在 FIFA 18 資料集中,包含球員的各種屬性。其中兩個是:

  • sliding tackle:介於 0–99 的數值,表示球員進行鏟球的準確度
  • aggression:介於 0–99 的數值,表示球員的投入程度與意志力

這些屬性通常在以防守為主的球員身上較高。在本練習中,你將根據這些屬性進行分群。

此資料包含 5,000 列,比前面的資料集大得多。對此資料執行階層式分群可能需要最多 10 秒。

以下模組已預先載入:來自 scipy.cluster.hierarchydendrogramlinkagefclustermatplotlib.pyplot 作為 pltseaborn 作為 sns。資料已儲存在 pandas 的 DataFrame fifa 中。

本練習屬於課程

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動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Fit the data into a hierarchical clustering algorithm
distance_matrix = ____(fifa[[____, ____]], 'ward')
編輯並執行程式碼