Visualizzare i cluster

Analisi di cluster in Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Perché visualizzare i cluster?

Prova a interpretare i cluster creati
Un passo in più per validare i cluster
Individua trend nei dati

Introduzione a seaborn

seaborn: libreria Python per la visualizzazione basata su matplotlib
Estetica migliore e più facile da modificare rispetto a matplotlib
Funzioni che semplificano la visualizzazione per l’analisi dei dati
Uso nei clustering: parametro hue per i grafici

Visualizzare i cluster con 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()

Visualizzare i cluster con 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()

Confronto dei due metodi di visualizzazione

grafico matplotlib

grafico seaborn

Prossimo: prova alcune visualizzazioni

Analisi di cluster in Python

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