Unsupervised Learning

Unsupervised Learning in Python

Benjamin Wilson

Director of Research at lateral.io

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé trouve des motifs dans les données
P. ex., regrouper des clientes et clients selon leurs achats
Compresser les données à partir des habitudes d'achat (réduction de dimension)

Mesures de plusieurs plants d'iris
Trois espèces d'iris :
- setosa
- versicolor
- virginica
Longueur/largeur des pétales, longueur/largeur des sépales (les caractéristiques du jeu de données)

Iris

¹ https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html

print(samples)

[[ 5.   3.3  1.4  0.2]
 [ 5.   3.5  1.3  0.3]
 ...
 [ 7.2  3.2  6.   1.8]]

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=3)

model.fit(samples)

KMeans(n_clusters=3)

labels = model.predict(samples)

print(labels)

[0 0 1 1 0 1 2 1 0 1 ...]

print(new_samples)

[[ 5.7  4.4  1.5  0.4]
 [ 6.5  3.   5.5  1.8]
 [ 5.8  2.7  5.1  1.9]]

new_labels = model.predict(new_samples)

print(new_labels)

[0 2 1]

Nuage de points

import matplotlib.pyplot as plt

xs = samples[:,0]
ys = samples[:,2]

plt.scatter(xs, ys, c=labels)

plt.show()

Unsupervised Learning in Python