Візуалізація кластерів

Кластерний аналіз у Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Навіщо візуалізувати кластери?

  • Спробуйте інтерпретувати сформовані кластери
  • Додатковий крок для валідації кластерів
  • Помічайте тренди в даних
Кластерний аналіз у Python

Вступ до seaborn

  • seaborn: бібліотека візуалізації даних для Python на базі matplotlib
  • Має кращу, легко змінювану естетику, ніж matplotlib!
  • Містить функції, що спрощують візуалізацію даних у задачах аналітики
  • Для кластеризації: параметр hue у графіках
Кластерний аналіз у Python

Візуалізація кластерів у 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()
Кластерний аналіз у Python

Візуалізація кластерів у 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()
Кластерний аналіз у Python

Порівняння обох методів візуалізації

графік matplotlib

графік seaborn

Кластерний аналіз у Python

Далі: спробуйте кілька візуалізацій

Кластерний аналіз у Python

Preparing Video For Download...