ข้อจำกัดของ hierarchical clustering

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

การวัดความเร็วใน hierarchical clustering

  • โมดูล timeit
  • วัดความเร็วของเมธอด .linkage()
  • ใช้จุดที่สุ่มสร้างขึ้น
  • รันหลายรอบเพื่อประมาณผล
การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

การใช้โมดูล timeit

from scipy.cluster.hierarchy import linkage
import pandas as pd
import random, timeit

points = 100
df = pd.DataFrame({'x': random.sample(range(0, points), points),
                   'y': random.sample(range(0, points), points)})

%timeit linkage(df[['x', 'y']], method = 'ward', metric = 'euclidean')

1.02 ms ± 133 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

เปรียบเทียบเวลาทำงานของเมธอด linkage

  • เวลาทำงานเพิ่มขึ้นตามจำนวนจุดข้อมูล
  • เวลาทำงานเพิ่มแบบกำลังสอง
  • ไม่เหมาะกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

มาฝึกกันเถอะ!

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน Python

Preparing Video For Download...