Зміст курсу
Cluster Analysis
Cluster Analysis
1. Clustering Fundamentals
Challenge: Implementing DBSCAN
Завдання
Swipe to start coding
You are given a synthetic dataset stored in the data variable.
- Initialize a DBSCAN model, set the epsilon set to
0.3, minimal number of points to6, and store it in thedbscanvariable. - Fit the model on the dataset, predict the cluster labels and store the result in the
labelsvariable. - For each cluster
i, extract the points belonging to this cluster and store the result in thecluster_pointsvariable.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівВсе було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 5. Розділ 6
Challenge: Implementing DBSCAN
Завдання
Swipe to start coding
You are given a synthetic dataset stored in the data variable.
- Initialize a DBSCAN model, set the epsilon set to
0.3, minimal number of points to6, and store it in thedbscanvariable. - Fit the model on the dataset, predict the cluster labels and store the result in the
labelsvariable. - For each cluster
i, extract the points belonging to this cluster and store the result in thecluster_pointsvariable.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівВсе було зрозуміло?
Дякуємо за ваш відгук!
Секція 5. Розділ 6
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів