Dendrograma de agrupamiento jerárquico

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a trazar el dendrograma correspondiente a un agrupamiento jerárquico utilizando AgglomerativeClustering y el método dendrograma disponible en scipy.

Consejos sobre la VM

Una vez que se haya iniciado la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje comentarios después de la sesión y resolveremos el problema para usted de inmediato.

Skills Graph

Importar las bibliotecas necesarias

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias para este laboratorio.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

Cargar el conjunto de datos

Utilizaremos la función load_iris() del módulo sklearn.datasets para cargar el conjunto de datos iris.

iris = load_iris()
X = iris.data

Crear el modelo

A continuación, crearemos el modelo de agrupamiento jerárquico utilizando la función AgglomerativeClustering() del módulo sklearn.cluster.

model = AgglomerativeClustering(distance_threshold=0, n_clusters=None)

Ajustar el modelo

Ajustaremos el modelo de agrupamiento jerárquico utilizando el método fit() del objeto del modelo.

model = model.fit(X)

Graficar el dendrograma

Graficaremos el dendrograma utilizando la función dendrogram() del módulo scipy.cluster.hierarchy y la función plot_dendrogram() definida en el código original.

plt.title("Hierarchical Clustering Dendrogram")
plot_dendrogram(model, truncate_mode="level", p=3)
plt.xlabel("Number of points in node (or index of point if no parenthesis).")
plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo graficar el dendrograma correspondiente a un agrupamiento jerárquico utilizando AgglomerativeClustering y el método dendrograma disponible en scipy. Cargamos el conjunto de datos iris, creamos un modelo de agrupamiento jerárquico y ajustamos el modelo. Finalmente, graficamos el dendrograma utilizando la función dendrogram() del módulo scipy.cluster.hierarchy y la función plot_dendrogram() definida en el código original.