Dendrograma de Agrupamento Hierárquico

Introdução

Neste laboratório, aprenderemos a plotar o dendrograma correspondente a um agrupamento hierárquico utilizando AgglomerativeClustering e o método dendrogram disponível em scipy.

Dicas da Máquina Virtual

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Importar as bibliotecas necessárias

Começaremos importando as bibliotecas necessárias para este laboratório.

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

Carregar o conjunto de dados

Usaremos a função load_iris() do módulo sklearn.datasets para carregar o conjunto de dados iris.

iris = load_iris()
X = iris.data

Criar o modelo

Em seguida, criaremos o modelo de agrupamento aglomerativo usando a função AgglomerativeClustering() do módulo sklearn.cluster.

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

Ajustar o modelo

Ajustaremos o modelo de agrupamento aglomerativo usando o método fit() do objeto do modelo.

model = model.fit(X)

Plotar o dendrograma

Plotaremos o dendrograma usando a função dendrogram() do módulo scipy.cluster.hierarchy e a função plot_dendrogram() definida no código original.

plt.title("Dendrograma de Agrupamento Hierárquico")
plot_dendrogram(model, truncate_mode="level", p=3)
plt.xlabel("Número de pontos no nó (ou índice do ponto se não houver parênteses).")
plt.show()

Resumo

Neste laboratório, aprendemos a plotar o dendrograma correspondente de um agrupamento hierárquico usando AgglomerativeClustering e o método dendrogram disponível em scipy. Carregamos o conjunto de dados iris, criamos um modelo de agrupamento aglomerativo e ajustamos o modelo. Finalmente, plotamos o dendrograma usando a função dendrogram() do módulo scipy.cluster.hierarchy e a função plot_dendrogram() definida no código original.