Implementering på Dummy-Datasæt
Som sædvanligt anvendes følgende biblioteker:
-
sklearn
til generering af dummy-data og implementering af hierarkisk klyngedannelse (AgglomerativeClustering
); -
scipy
til generering og håndtering af dendrogrammet; -
matplotlib
til visualisering af klynger og dendrogrammet; -
numpy
til numeriske operationer.
Generering af dummy-data
Funktionen make_blobs()
fra scikit-learn
kan anvendes til at generere datasæt med forskellige antal klynger og varierende grader af adskillelse. Dette hjælper med at illustrere, hvordan hierarkisk klyngedannelse fungerer under forskellige forhold.
Den generelle algoritme er som følger:
-
Instantiér et
AgglomerativeClustering
-objekt, hvor du angiver linkage-metode og andre parametre; -
Tilpas modellen til dine data;
-
Ekstrahér klyngeetiketter, hvis du vælger et bestemt antal klynger;
-
Visualisér klyngerne (hvis dataene er 2D eller 3D) ved hjælp af spredningsdiagrammer;
-
Brug SciPy's
linkage
til at oprette linkage-matrixen og derefter dendrogram til at visualisere dendrogrammet.
Det er også muligt at eksperimentere med forskellige linkage-metoder (f.eks. single, complete, average, Ward's) og observere, hvordan de påvirker klyngeresultaterne og dendrogrammets struktur.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Implementering på Dummy-Datasæt
Stryg for at vise menuen
Som sædvanligt anvendes følgende biblioteker:
-
sklearn
til generering af dummy-data og implementering af hierarkisk klyngedannelse (AgglomerativeClustering
); -
scipy
til generering og håndtering af dendrogrammet; -
matplotlib
til visualisering af klynger og dendrogrammet; -
numpy
til numeriske operationer.
Generering af dummy-data
Funktionen make_blobs()
fra scikit-learn
kan anvendes til at generere datasæt med forskellige antal klynger og varierende grader af adskillelse. Dette hjælper med at illustrere, hvordan hierarkisk klyngedannelse fungerer under forskellige forhold.
Den generelle algoritme er som følger:
-
Instantiér et
AgglomerativeClustering
-objekt, hvor du angiver linkage-metode og andre parametre; -
Tilpas modellen til dine data;
-
Ekstrahér klyngeetiketter, hvis du vælger et bestemt antal klynger;
-
Visualisér klyngerne (hvis dataene er 2D eller 3D) ved hjælp af spredningsdiagrammer;
-
Brug SciPy's
linkage
til at oprette linkage-matrixen og derefter dendrogram til at visualisere dendrogrammet.
Det er også muligt at eksperimentere med forskellige linkage-metoder (f.eks. single, complete, average, Ward's) og observere, hvordan de påvirker klyngeresultaterne og dendrogrammets struktur.
Tak for dine kommentarer!