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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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K-meansを使ってクラスタが不明な状態からクラスタ分けを実行したい。

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投稿2020/09/23 14:40

編集2022/01/12 10:58

前提・実現したいこと

K-meansを使ってクラスタが不明な状態からクラスタ分けを実行したいです。

下記のサイトを参考にK-meansでクラスタリングを行う勉強をしています。
機械学習初心者向け、Pythonを使ってK-meansでクラスタリングしてみた

しかし、クラスタ数が最初から確定した散布図をクラスタ別に色分けして表示するところまでは出来たのですが、
クラスタ数が不明な状態からのクラスタ分けを試みた場合、下記のようなエラーメッセージが出てしまいました。
NameErrorが何故出ているのかわからず対処出来ていません。

発生している問題・エラーメッセージ

--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-33-be02e292992e> in <module> 14 plt.show() 15 ---> 16 t(1) 17 t(2) 18 t(3) <ipython-input-33-be02e292992e> in t(n) 6 def t(n): 7 km = KMeans(n_clusters=2,init='random',n_init=1,max_iter=n,random_state=1) ----> 8 cluster = km.fit_predict(X) 9 plt.scatter(data[cluster==0,0],data[cluster==0,1],c='red',marker='.',label='1') 10 plt.scatter(data[cluster==1,0],data[cluster==1,1],c='black',marker='.',label='2') NameError: name 'X' is not defined

該当のソースコード

Python

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans def t(n): km = KMeans(n_clusters=2,init='random',n_init=1,max_iter=n,random_state=1) cluster = km.fit_predict(X) plt.scatter(data[cluster==0,0],data[cluster==0,1],c='red',marker='.',label='1') plt.scatter(data[cluster==1,0],data[cluster==1,1],c='black',marker='.',label='2') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],marker='X',c='red',label='centroids') plt.legend() plt.grid() plt.show() t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(10)

試したこと

t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(10)

上記をなくし、定義した関数を呼び出す事をやめるとエラーは起こらない事は確認しています。
という事はdefで定義した関数自体に誤りはないという事なのでしょうか…?
でもエラーが出てるのは定義している関数内なんですよね。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

windows 64bit
Anaconda

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