Seabornは、統計的ビジュアルをプロットできるPython用の優れた視覚化モジュールです。 これはMatplotlibソフトウェアに基づいており、Pandasのデータ構造と緊密に接続されています。 教師なし学習では、クラスタリング手法が構造化データの取得に役立ちます。 この記事では、クラスターマップとは何か、およびクラスターマップを作成してさまざまな目的で使用する方法について説明します。 Seabornのクラスターマップの構文 Seabornクラスターマップの簡単な構文は次のとおりです。 1 海生まれ。クラスターマップ((データ、、 standard_scale=なし、 figsize=((6、 8)。、 ** kwargs)。 以下では、Seabornクラスター関数内で渡されるパラメーターといくつかのオプションのパラメーターについて説明しました。 データ:クラスタリングには、長方形のデータが使用されます。 NAは許可されていません。 ピボット_kws:データが整然としたデータフレームにある場合は、キーワードパラメータを使用して、ピボットのある長方形のデータフレームを作成できます。 方法:クラスターを計算するには、リンケージアプローチを適用します。 詳細については、scipy.cluster.hierarchy.linkage()のドキュメントを参照してください。 メトリック:データは距離で測定する必要があります。 その他のパラメーターは、scipy.spatial.distance.pdist()のドキュメントに記載されています。 すべてのリンケージマトリックスを手動で作成し、行として指定できます。 列リンケージは、行と列のメトリック(または方法論)を使用します。 z_score:列または行のzスコアを計算する必要があるかどうか。 Zスコアはz=(x […]
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