FIFA 18：规范化数据

FIFA 18 是一款于 2017 年在 PC 和主机平台发布的足球电子游戏。您将要处理的数据集包含游戏中排名前 1000 名的球员数据。随着课程推进，您会逐步探索这些数据的各项特征。在本练习中，您将使用两列数据：eur_wage（球员的欧元工资）和 eur_value（其当前转会市场价值）。

本练习的数据已存放在 pandas 的 DataFrame fifa 中。scipy.cluster.vq 中的 whiten 以及 matplotlib.pyplot（命名为 plt）已预先加载。

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Python 中的聚类分析

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Scale wage and value
fifa['scaled_wage'] = ____(fifa[____])
fifa['scaled_value'] = ____(fifa[____])

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Python 中的聚类分析

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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在能够对新闻文章进行分类之前，您需要先了解聚类的基础。本章将带您认识一类称为无监督学习的机器学习算法，并介绍其中广泛使用的聚类方法。您将了解两种常见的聚类技术：层次聚类和 k-means 聚类。最后，本章将以开始对数据进行聚类前所需的基本预处理步骤作为收尾。

Exercise 1: 无监督学习：基础 Exercise 2: 现实世界中的无监督学习 Exercise 3: Pokémon 出没 Exercise 4: 聚类分析基础 Exercise 5: 宝可梦目击：层次聚类 Exercise 6: 宝可梦目击：k-means 聚类 Exercise 7: 聚类分析的数据准备 Exercise 8: 规范化基础列表数据 Exercise 9: 可视化标准化后的数据 Exercise 10: 小数的归一化 Exercise 11: FIFA 18：规范化数据

当前练习

本章聚焦一种常用的聚类算法——层次聚类——及其在 SciPy 中的实现。除讲解执行层次聚类的流程外，还将帮助您回答一个关键问题：数据中到底有多少个聚类？本章最后讨论层次聚类的局限性，并给出使用层次聚类时的注意事项。

Exercise 1: 层次聚类基础 Exercise 2: 层次聚类：ward 方法 Exercise 3: 层次聚类：single 方法 Exercise 4: 层次聚类：complete 方法 Exercise 5: 可视化聚类 Exercise 6: 使用 matplotlib 可视化聚类 Exercise 7: 使用 seaborn 可视化聚类 Exercise 8: 有多少个簇？Exercise 9: 创建树状图 Exercise 10: Comic Con 数据中有多少个簇？Exercise 11: 层次聚类的局限性 Exercise 12: 层次聚类的运行计时 Exercise 13: FIFA 18：探索后卫球员

本章介绍另一种聚类算法——k-means 聚类——及其在 SciPy 中的实现。k-means 聚类克服了上一章提到的层次聚类的最大缺点。由于树状图是层次聚类特有的，本章将讨论在运行 k-means 聚类之前用于确定聚类数量的一种方法。最后，本章还将讨论 k-means 聚类的局限性，以及使用该算法时的相关考虑。

Exercise 1: k-means 聚类基础 Exercise 2: K-means 聚类：第一个练习 Exercise 3: k-means 聚类的运行时间 Exercise 4: 应该分成多少个聚类？Exercise 5: 在明显聚类上的肘部法 Exercise 6: 均匀数据上的肘部法 Exercise 7: k-means 聚类的局限性 Exercise 8: 随机种子对不同聚类的影响 Exercise 9: 趋于均匀的聚类模式 Exercise 10: FIFA 18：后卫再探

现在您已经熟悉两种最常见的聚类技术，本章将帮助您把所学应用到真实问题中。首先，我们将讲解在图像中寻找主色的过程，随后回到导言中的问题——对新闻文章进行聚类。最后，本章将讨论包含多变量的数据聚类，这会使完整可视化所有数据变得更加困难。

Exercise 1: 图像中的主色调 Exercise 2: 从图像中提取 RGB 值 Exercise 3: 有多少主色？Exercise 4: 显示主色调 Exercise 5: 文档聚类 Exercise 6: 电影剧情的 TF-IDF Exercise 7: 电影簇中的高频术语 Exercise 8: 使用多个特征进行聚类 Exercise 9: 多特征聚类 Exercise 10: 对聚类做基础检查 Exercise 11: FIFA 18：什么样的球员才算全面？Exercise 12: 再见！