Cluster SciPy - Clustering K-Means e clustering gerarchico

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SciPy è la libreria open source più efficiente in Python. Lo scopo principale è quello di calcolare problemi matematici e scientifici. Ci sono molti sotto-pacchetti in SciPy che ne aumentano ulteriormente le funzionalità. Questo è un pacchetto molto importante per l'interpretazione dei dati. Possiamo separare i cluster dal set di dati. Possiamo eseguire il clustering utilizzando un cluster singolo o multiplo. Inizialmente, generiamo il set di dati. Quindi eseguiamo il clustering sul set di dati. Impariamo di più sui cluster SciPy.



K significa clustering

È un metodo che può impiegare per determinare i cluster e il loro centro. Possiamo usare questo processo sul set di dati grezzi. Possiamo definire un cluster quando i punti all'interno del cluster hanno la distanza minima quando lo confrontiamo con punti al di fuori del cluster. Il metodo k-means opera in due fasi, dato un insieme iniziale di k-centri,

  • Definiamo i punti dati del cluster per il dato centro cluster. I punti sono tali da essere più vicini al centro dell'ammasso rispetto a qualsiasi altro centro.
  • Quindi calcoliamo la media per tutti i punti dati. Il valore medio diventa quindi il nuovo centro del cluster.

Il processo itera finché il valore centrale non diventa costante. Quindi fissiamo e assegniamo il valore centrale. L'implementazione di questo processo è molto accurata utilizzando la libreria SciPy.



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Cluster SciPy - Clustering K-Means e clustering gerarchico

Cluster SciPy - Clustering K-Means e clustering gerarchico. Possiamo separare i cluster dal set di dati. Possiamo eseguire il clustering utilizzando un cluster singolo o multiplo.