Toteutus Esimerkkiaineistolla
Kuten tavallista, käytät seuraavia kirjastoja:
-
sklearn
keinotekoisen datan luomiseen ja hierarkkisen klusteroinnin toteuttamiseen (AgglomerativeClustering
); -
scipy
dendrogrammin luomiseen ja käsittelyyn; -
matplotlib
klustereiden ja dendrogrammin visualisointiin; -
numpy
numeerisiin operaatioihin.
Keinotekoisen datan luominen
Voit käyttää make_blobs()
-kirjaston scikit-learn
-funktiota luodaksesi aineistoja, joissa on eri määrä klustereita ja vaihtelevia erottelutasoja. Tämä auttaa havainnoimaan, miten hierarkkinen klusterointi toimii erilaisissa tilanteissa.
Yleinen algoritmi etenee seuraavasti:
-
Luot
AgglomerativeClustering
-olion määrittelemällä linkage-menetelmän ja muut parametrit; -
Sovitat mallin dataan;
-
Voit poimia klusteritunnisteet, jos päätät käyttää tiettyä klusterimäärää;
-
Visualisoit klusterit (jos data on 2D- tai 3D-muodossa) käyttäen hajontakuvioita;
-
Käytät SciPyn
linkage
-funktiota luodaksesi linkage-matriisin ja sitten dendrogram-funktiota dendrogrammin visualisoimiseksi.
Voit myös kokeilla eri linkage-menetelmiä (esim. single, complete, average, Ward's) ja tarkastella, miten ne vaikuttavat klusteroinnin tuloksiin ja dendrogrammin rakenteeseen.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Toteutus Esimerkkiaineistolla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Kuten tavallista, käytät seuraavia kirjastoja:
-
sklearn
keinotekoisen datan luomiseen ja hierarkkisen klusteroinnin toteuttamiseen (AgglomerativeClustering
); -
scipy
dendrogrammin luomiseen ja käsittelyyn; -
matplotlib
klustereiden ja dendrogrammin visualisointiin; -
numpy
numeerisiin operaatioihin.
Keinotekoisen datan luominen
Voit käyttää make_blobs()
-kirjaston scikit-learn
-funktiota luodaksesi aineistoja, joissa on eri määrä klustereita ja vaihtelevia erottelutasoja. Tämä auttaa havainnoimaan, miten hierarkkinen klusterointi toimii erilaisissa tilanteissa.
Yleinen algoritmi etenee seuraavasti:
-
Luot
AgglomerativeClustering
-olion määrittelemällä linkage-menetelmän ja muut parametrit; -
Sovitat mallin dataan;
-
Voit poimia klusteritunnisteet, jos päätät käyttää tiettyä klusterimäärää;
-
Visualisoit klusterit (jos data on 2D- tai 3D-muodossa) käyttäen hajontakuvioita;
-
Käytät SciPyn
linkage
-funktiota luodaksesi linkage-matriisin ja sitten dendrogram-funktiota dendrogrammin visualisoimiseksi.
Voit myös kokeilla eri linkage-menetelmiä (esim. single, complete, average, Ward's) ja tarkastella, miten ne vaikuttavat klusteroinnin tuloksiin ja dendrogrammin rakenteeseen.
Kiitos palautteestasi!