misos https://blog.hatena.ne.jp/misos/ めも https://paper.hatenadiary.jp/ python コード 前処理 データ解析 可視化 やること コード クラスタリング プロットするためのデータ準備 グラフ作成 結果 やること データをクラスタリングして、各クラスタごとの教師データの分布の偏りを確かめたい。 今回は 教師データ = 0, 1 の２クラスを想定。 可視化をするためのデータは 主成分分析を使って次元削減する。 コード クラスタリング # kmeans def r():return random.randint(0, 100) from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans labels = MiniBatchKMeans(random_state=r(), n_cluster… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpaper.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2016%2F10%2F22%2F144434" title="mini-batch k-meansでデータをクラスタリングして教師データの偏りを可視化する - めも" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/misos/20161022/20161022144030.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-10-22 14:44:34 rich https://paper.hatenadiary.jp/entry/2016/10/22/144434 1.0 100%