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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Perform Agglomerative Clustering | Basic Clustering Algorithms
Cluster Analysis
course content

Contenido del Curso

Cluster Analysis

Cluster Analysis

1. What is Clustering?
Formulation Of The ProblemWhat Is Unique About Clustering?Types Of Clustering
2. Basic Clustering Algorithms
K-means Clustering Perform K-means ClusteringAgglomerative ClusteringPerform Agglomerative ClusteringMean Shift Clustering DBSCAN ClusteringPerform DBSCAN ClusteringUsing Clustering On Real Data
3. How to choose the best model?
Internal EvaluationExternal EvaluationQuality Evaluation

bookPerform Agglomerative Clustering

Tarea

Your task is to use different linkage types and to look at the performance of agglomerative clustering on moons and circles datasets. You have to:

  1. Import AgglomerativeClustering class from sklearn.cluster module.
  2. Add a parameter with the name linkage as an input of the function.
  3. Add .fit() method of the agglomerative object to train the model.
  4. Use 'single', 'complete', and 'average' as parameters of the function(parameters in the code have to be used in the same order).

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 4
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  1. Import AgglomerativeClustering class from sklearn.cluster module.
  2. Add a parameter with the name linkage as an input of the function.
  3. Add .fit() method of the agglomerative object to train the model.
  4. Use 'single', 'complete', and 'average' as parameters of the function(parameters in the code have to be used in the same order).

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  2. Add a parameter with the name linkage as an input of the function.
  3. Add .fit() method of the agglomerative object to train the model.
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