Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Perform Agglomerative Clustering | Basic Clustering Algorithms
Cluster Analysis
course content

Зміст курсу

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

Завдання

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).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 4
toggle bottom row

bookPerform Agglomerative Clustering

Завдання

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).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 4
toggle bottom row

bookPerform Agglomerative Clustering

Завдання

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).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Завдання

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).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 2. Розділ 4
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt