Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Utføring av hierarkisk klynging | Seksjon
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Quizer
Challenges
/
Statistisk Visualisering med Seaborn

bookUtføring av hierarkisk klynging

En clustermap er et matriseplott som kombinerer et heatmap med hierarkisk klynging.

Mens et vanlig heatmap viser data i et fast rutenett, omorganiserer en clustermap radene og kolonnene for å plassere lignende verdier ved siden av hverandre. De trelignende diagrammene på aksene kalles dendrogrammer, og de viser hvordan datapunktene er gruppert.

Viktige parametere

For å kontrollere hvordan klyngingen fungerer, kan du bruke disse parameterne:

  • standard_scale: standardiserer dataene (0 for rader, 1 for kolonner) slik at hver variabel har et gjennomsnitt på 0 og varians på 1. Dette er viktig når variablene har ulike enheter;
  • metric: avstandsmålet som skal brukes (f.eks. 'euclidean', 'correlation'). Dette avgjør hva som regnes som "lignende";
  • method: koblingsalgoritmen som skal brukes (f.eks. 'single', 'complete', 'average'). Dette avgjør hvordan klyngene grupperes.

Eksempel

Her er en clustermap av Iris-datasettet. Legg merke til hvordan artene (rader) automatisk grupperes sammen fordi de har lignende målinger.

12345678910111213141516171819
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('iris') # Prepare matrix (drop non-numeric column for calculation) species = df.pop("species") # Create a clustermap sns.clustermap( data=df, standard_scale=1, # Normalize columns metric='euclidean', # Measure distance method='average', # clustering method cmap='viridis', figsize=(6, 6) ) plt.show()
copy
Oppgave

Swipe to start coding

Analyser flypassasjerdataene for å finne likheter mellom år.

  1. Sett stilen til 'ticks'. Endre bakgrunnsfargen til 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Lag et clustermap ved å bruke den omformede upd_df DataFrame:
  • Bruk upd_df som data.
  • Normaliser kolonnene ved å sette standard_scale til 1.
  • Bruk 'single' som klyngemetode (method).
  • Bruk 'correlation' som avstandsmål (metric).
  • Vis verdier i cellene (annot=True).
  • Sett verdigrensene: vmin=0 og vmax=10.
  • Bruk fargekartet 'vlag'.
  1. Vis plottet.

Løsning

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 17
single

single

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

close

bookUtføring av hierarkisk klynging

Sveip for å vise menyen

En clustermap er et matriseplott som kombinerer et heatmap med hierarkisk klynging.

Mens et vanlig heatmap viser data i et fast rutenett, omorganiserer en clustermap radene og kolonnene for å plassere lignende verdier ved siden av hverandre. De trelignende diagrammene på aksene kalles dendrogrammer, og de viser hvordan datapunktene er gruppert.

Viktige parametere

For å kontrollere hvordan klyngingen fungerer, kan du bruke disse parameterne:

  • standard_scale: standardiserer dataene (0 for rader, 1 for kolonner) slik at hver variabel har et gjennomsnitt på 0 og varians på 1. Dette er viktig når variablene har ulike enheter;
  • metric: avstandsmålet som skal brukes (f.eks. 'euclidean', 'correlation'). Dette avgjør hva som regnes som "lignende";
  • method: koblingsalgoritmen som skal brukes (f.eks. 'single', 'complete', 'average'). Dette avgjør hvordan klyngene grupperes.

Eksempel

Her er en clustermap av Iris-datasettet. Legg merke til hvordan artene (rader) automatisk grupperes sammen fordi de har lignende målinger.

12345678910111213141516171819
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('iris') # Prepare matrix (drop non-numeric column for calculation) species = df.pop("species") # Create a clustermap sns.clustermap( data=df, standard_scale=1, # Normalize columns metric='euclidean', # Measure distance method='average', # clustering method cmap='viridis', figsize=(6, 6) ) plt.show()
copy
Oppgave

Swipe to start coding

Analyser flypassasjerdataene for å finne likheter mellom år.

  1. Sett stilen til 'ticks'. Endre bakgrunnsfargen til 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Lag et clustermap ved å bruke den omformede upd_df DataFrame:
  • Bruk upd_df som data.
  • Normaliser kolonnene ved å sette standard_scale til 1.
  • Bruk 'single' som klyngemetode (method).
  • Bruk 'correlation' som avstandsmål (metric).
  • Vis verdier i cellene (annot=True).
  • Sett verdigrensene: vmin=0 og vmax=10.
  • Bruk fargekartet 'vlag'.
  1. Vis plottet.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 17
single

single

some-alt