クラスタを可視化する

Pythonで学ぶクラスタ分析

Shaumik Daityari

Business Analyst

なぜクラスタを可視化するのか

形成されたクラスタを理解する
クラスタ検証の追加ステップ
データの傾向を発見

seaborn の概要

seaborn: matplotlib ベースの Python 可視化ライブラリ
matplotlib より美しく、調整が容易
分析での可視化を簡単にする関数を多数搭載
クラスタリングの用途: プロットの hue パラメータ

matplotlib でクラスタを可視化

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()

seaborn でクラスタを可視化

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()

2 つの可視化方法の比較

matplotlib のプロット

seaborn のプロット

次は可視化を試す

Pythonで学ぶクラスタ分析

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