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98. Ward法によるクラスタリング
96の単語ベクトルに対して，Ward法による階層型クラスタリングを実行せよ．さらに，クラスタリング結果をデンドログラムとして可視化せよ．
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from knock96 import extract_vecs_of_countries
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
X, labels = extract_vecs_of_countries()
Z = linkage(X, method="ward", metric="euclidean")
plt.figure(figsize=(40, 25))
dendrogram(
Z,
labels=labels,
leaf_font_size=10.5,
color_threshold=2.,
)
plt.savefig("out98.png")
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97. k-meansクラスタリング
96の単語ベクトルに対して，k-meansクラスタリングをクラスタ数k=5として実行せよ．
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from knock96 import extract_vecs_of_countries
from sklearn.cluster import KMeans
vecs, countries = extract_vecs_of_countries()
kmeans_model = KMeans(n_clusters=5, random_state=10).fit(vecs)
labels = kmeans_model.labels_
for country, label in zip(countries, labels):
print(country, label)