Вивчайте Реалізація на Тестовому Наборі Даних

Як зазвичай, використовуються такі бібліотеки:

sklearn для генерації тестових даних і реалізації ієрархічного кластерного аналізу (AgglomerativeClustering);
scipy для створення та роботи з дендрограмою;
matplotlib для візуалізації кластерів і дендрограми;
numpy для виконання чисельних операцій.

Генерація тестових даних

Функція make_blobs() з пакету scikit-learn дозволяє створювати набори даних з різною кількістю кластерів і різним ступенем розділення. Це допоможе оцінити, як ієрархічний кластерний аналіз працює в різних сценаріях.

Загальний алгоритм виглядає так:

Створення об'єкта AgglomerativeClustering, вказуючи метод зв'язування та інші параметри;
Навчання моделі на ваших даних;
Можливість отримати мітки кластерів при виборі конкретної кількості кластерів;
Візуалізація кластерів (якщо дані дво- або тривимірні) за допомогою діаграм розсіювання;
Використання функції linkage з SciPy для створення матриці зв'язків і побудови дендрограми для її візуалізації.

Можна також експериментувати з різними методами зв'язування (наприклад, single, complete, average, Ward's) і спостерігати, як вони впливають на результати кластеризації та структуру дендрограми.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 3

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain the difference between the various linkage methods?

How do I interpret a dendrogram in hierarchical clustering?

What are some practical tips for choosing the number of clusters?

Свайпніть щоб показати меню