Реалізація на Тестовому Наборі Даних
Як зазвичай, використовуються такі бібліотеки:
-
sklearnдля генерації тестових даних і реалізації ієрархічного кластерного аналізу (AgglomerativeClustering); -
scipyдля створення та роботи з дендрограмою; -
matplotlibдля візуалізації кластерів і дендрограми; -
numpyдля 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
linkageз 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.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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?
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Реалізація на Тестовому Наборі Даних
Свайпніть щоб показати меню
Як зазвичай, використовуються такі бібліотеки:
-
sklearnдля генерації тестових даних і реалізації ієрархічного кластерного аналізу (AgglomerativeClustering); -
scipyдля створення та роботи з дендрограмою; -
matplotlibдля візуалізації кластерів і дендрограми; -
numpyдля 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
linkageз 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.
Дякуємо за ваш відгук!
