Виконання ієрархічного кластерування
clustermap — це матричний графік, який поєднує теплову карту з ієрархічним кластеризацією.
Звичайна теплова карта відображає дані у фіксованій сітці, а clustermap перевпорядковує рядки та стовпці, розміщуючи схожі значення поруч. Деревоподібні діаграми на осях називаються дендрограмами і показують, як групуються точки даних.
Основні параметри
Для керування процесом кластеризації можна використовувати такі параметри:
standard_scale: стандартизує дані (0 — для рядків, 1 — для стовпців), щоб кожна ознака мала середнє 0 і дисперсію 1. Це важливо, якщо змінні мають різні одиниці вимірювання;metric: міра відстані, яку використовують (наприклад,'euclidean','correlation'). Визначає, що означає "схожість";method: алгоритм зв'язування (наприклад,'single','complete','average'). Визначає спосіб об'єднання кластерів.
Приклад
Нижче наведено clustermap для набору даних Iris. Зверніть увагу, як види (рядки) автоматично групуються разом, оскільки мають схожі вимірювання.
12345678910111213141516171819import 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()
Swipe to start coding
Аналіз даних про пасажирів авіарейсів для виявлення схожостей між роками.
- Встановити стиль
'ticks'. Змінити колір фону на'seagreen'('figure.facecolor'). - Створити clustermap з перетвореним DataFrame
upd_df:
- Передати
upd_dfяк дані. - Нормалізувати стовпці, встановивши
standard_scaleна1. - Використати кластеризацію із методом
'single'(method). - Використати
'correlation'як метрику відстаніmetric. - Відобразити значення в клітинках
annot=True. - Встановити межі значень:
vmin=0таvmax=10. - Використати палітру кольорів
'vlag'.
- Відобразити графік.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 4.55Виконання ієрархічного кластерування
Свайпніть щоб показати меню
clustermap — це матричний графік, який поєднує теплову карту з ієрархічним кластеризацією.
Звичайна теплова карта відображає дані у фіксованій сітці, а clustermap перевпорядковує рядки та стовпці, розміщуючи схожі значення поруч. Деревоподібні діаграми на осях називаються дендрограмами і показують, як групуються точки даних.
Основні параметри
Для керування процесом кластеризації можна використовувати такі параметри:
standard_scale: стандартизує дані (0 — для рядків, 1 — для стовпців), щоб кожна ознака мала середнє 0 і дисперсію 1. Це важливо, якщо змінні мають різні одиниці вимірювання;metric: міра відстані, яку використовують (наприклад,'euclidean','correlation'). Визначає, що означає "схожість";method: алгоритм зв'язування (наприклад,'single','complete','average'). Визначає спосіб об'єднання кластерів.
Приклад
Нижче наведено clustermap для набору даних Iris. Зверніть увагу, як види (рядки) автоматично групуються разом, оскільки мають схожі вимірювання.
12345678910111213141516171819import 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()
Swipe to start coding
Аналіз даних про пасажирів авіарейсів для виявлення схожостей між роками.
- Встановити стиль
'ticks'. Змінити колір фону на'seagreen'('figure.facecolor'). - Створити clustermap з перетвореним DataFrame
upd_df:
- Передати
upd_dfяк дані. - Нормалізувати стовпці, встановивши
standard_scaleна1. - Використати кластеризацію із методом
'single'(method). - Використати
'correlation'як метрику відстаніmetric. - Відобразити значення в клітинках
annot=True. - Встановити межі значень:
vmin=0таvmax=10. - Використати палітру кольорів
'vlag'.
- Відобразити графік.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
