क्लस्टर्स का विज़ुअलाइज़ेशन

Python में क्लस्टर विश्लेषण

Shaumik Daityari

Business Analyst

क्लस्टर्स को विज़ुअलाइज़ क्यों करें?

बने क्लस्टर्स का अर्थ समझने की कोशिश करें
क्लस्टर वैलिडेशन का एक अतिरिक्त कदम
डेटा में ट्रेंड्स पहचानें

seaborn का परिचय

seaborn: matplotlib पर आधारित Python डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी
matplotlib से बेहतर, आसानी से बदलने योग्य एस्थेटिक्स
डेटा एनालिटिक्स संदर्भ में विज़ुअलाइज़ेशन टास्क आसान बनाती है
क्लस्टरिंग के लिए उपयोग: प्लॉट्स में hue पैरामीटर

matplotlib से क्लस्टर्स विज़ुअलाइज़ करें

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 से क्लस्टर्स विज़ुअलाइज़ करें

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()

दोनों विज़ुअलाइज़ेशन तरीकों की तुलना

matplotlib प्लॉट

seaborn प्लॉट

आगे: कुछ विज़ुअलाइज़ेशन आज़माएँ

Python में क्लस्टर विश्लेषण