Visualizar clusters

Análise de cluster em Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Por que visualizar clusters?

  • Tente entender os clusters formados
  • Etapa extra de validação dos clusters
  • Identifique tendências nos dados
Análise de cluster em Python

Introdução ao seaborn

  • seaborn: biblioteca de visualização em Python baseada no matplotlib
  • Tem estética melhor e fácil de ajustar que o matplotlib
  • Funções que facilitam a visualização em análise de dados
  • Uso em clustering: parâmetro hue nos gráficos
Análise de cluster em Python

Visualizar clusters com matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'x': [2, 3, 5, 6, 2],
                   'y': [1, 1, 5, 5, 2],
                   'labels': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A']})

colors = {'A':'red', 'B':'blue'}

df.plot.scatter(x='x', 
                y='y',
                c=df['labels'].apply(lambda x: colors[x]))
plt.show()
Análise de cluster em Python

Visualizar clusters com seaborn

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({'x': [2, 3, 5, 6, 2],
                   'y': [1, 1, 5, 5, 2],
                   'labels': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A']})

sns.scatterplot(x='x', 
                y='y', 
                hue='labels', 
                data=df)
plt.show()
Análise de cluster em Python

Comparação dos dois métodos de visualização

gráfico do matplotlib

gráfico do seaborn

Análise de cluster em Python

A seguir: teste algumas visualizações

Análise de cluster em Python

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