Визуализация кластеров

Кластерный анализ на Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Зачем визуализировать кластеры?

  • Понять структуру сформированных кластеров
  • Дополнительный шаг для валидации кластеров
  • Выявить закономерности в данных
Кластерный анализ на Python

Введение в seaborn

  • seaborn: библиотека визуализации данных на Python, основанная на matplotlib
  • Более привлекательная и гибко настраиваемая стилистика, чем у matplotlib!
  • Содержит функции, упрощающие визуализацию данных в аналитических задачах
  • Для кластеризации полезен параметр hue в графиках
Кластерный анализ на Python

Визуализация кластеров с 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()
Кластерный анализ на Python

Визуализация кластеров с 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()
Кластерный анализ на Python

Сравнение двух методов визуализации

График matplotlib

График seaborn

Кластерный анализ на Python

Давайте потренируемся!

Кластерный анализ на Python

Preparing Video For Download...