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Lernen Agglomerative Clusteranalyse Durchführen | Grundlegende Clustering-Algorithmen
Clusteranalyse
course content

Kursinhalt

Clusteranalyse

Clusteranalyse

1. Was Ist Clustering?
2. Grundlegende Clustering-Algorithmen
3. Wie Wählt Man das Beste Modell Aus?

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Agglomerative Clusteranalyse Durchführen

Aufgabe

Swipe to start coding

Ihre Aufgabe besteht darin, verschiedene Verknüpfungstypen zu verwenden und die Leistung der agglomerativen Clusterbildung auf Mond- und Kreis-Datensätzen zu betrachten. Sie müssen:

  1. Die Klasse AgglomerativeClustering aus dem Modul sklearn.cluster importieren.
  2. Einen Parameter mit dem Namen linkage als Eingabe der Funktion hinzufügen.
  3. Die Methode .fit() des agglomerative Objekts hinzufügen, um das Modell zu trainieren.
  4. 'single', 'complete' und 'average' als Parameter der Funktion verwenden (Parameter im Code müssen in der gleichen Reihenfolge verwendet werden).

Lösung

Switch to desktopWechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 4
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Ihre Aufgabe besteht darin, verschiedene Verknüpfungstypen zu verwenden und die Leistung der agglomerativen Clusterbildung auf Mond- und Kreis-Datensätzen zu betrachten. Sie müssen:

  1. Die Klasse AgglomerativeClustering aus dem Modul sklearn.cluster importieren.
  2. Einen Parameter mit dem Namen linkage als Eingabe der Funktion hinzufügen.
  3. Die Methode .fit() des agglomerative Objekts hinzufügen, um das Modell zu trainieren.
  4. 'single', 'complete' und 'average' als Parameter der Funktion verwenden (Parameter im Code müssen in der gleichen Reihenfolge verwendet werden).

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