Cluster Analysis in Python

Зміст курсу

Cluster Analysis in Python

Cluster Analysis in Python

1. K-Means Algorithm

Exploratory Data Analysis What is a K-Means Algorithm?Defining the Number of Clusters Case 1: Three Distinct Clusters Case 2: Four Distinct Clusters Clustering Weather Data February vs July Average Temperatures Visualizing the Dynamics Across Clusters

2. K-Medoids Algorithm

What is a K-Medoids Algorithm?Cluster Centers Silhouette Scores K-Medoids and the Weather Data Mean Yearly Temperatures Across Clusters Comparing the Dynamics

3. Hierarchical Clustering

What is a Hierarchical Clustering?Dendrograms Setting Parameters: Linkage Rand Index The Weather Data and Linkages Deciding the Number of Clusters Weather Data: Complete and Ward Linkages How Similar are the Results?

4. Spectral Clustering

What is a Spectral Clustering?Peculiarity of Spectral Clustering Setting Parameters: Affinity Defining the Number of Clusters Is 4 the Optimal Number of Clusters?Comparing the Trends Across Clusters

February vs July Average Temperatures

Well, as you remember, there are no 100% correct answers to clustering problems. For the last task you solved it seems like 5 clusters might be a good option.

Let's visualize the results of clustering into 5 groups by building the scatter plot for average February vs July temperatures, which are one of the coldest and hottest months respectively.

Завдання

Swipe to start coding

Table

Create a KMeans model named model with 5 clusters.
Fit the numerical columns of data (2 - 13 indices) to model.
Add the 'prediction' column to the data DataFrame with predicted by model labels.
Build a scatter plot of average 'Feb' vs 'Jul' temperatures, having each point colored with respect to the 'prediction' column of the data DataFrame.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 7

toggle bottom row

February vs July Average Temperatures

Well, as you remember, there are no 100% correct answers to clustering problems. For the last task you solved it seems like 5 clusters might be a good option.

Let's visualize the results of clustering into 5 groups by building the scatter plot for average February vs July temperatures, which are one of the coldest and hottest months respectively.

Завдання

Swipe to start coding

Table

Create a KMeans model named model with 5 clusters.
Fit the numerical columns of data (2 - 13 indices) to model.
Add the 'prediction' column to the data DataFrame with predicted by model labels.
Build a scatter plot of average 'Feb' vs 'Jul' temperatures, having each point colored with respect to the 'prediction' column of the data DataFrame.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 7

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

some-alt