質問編集履歴
1
修正
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -4,19 +4,8 @@
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4
4
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例えば、下記のようなデータがあったとします。
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5
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6
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# データ
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+
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7
8
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```
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-
id time feature1 feature2 feature3
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9
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-
a 2019-01-04 16:03:00 14 32 88
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10
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-
a 2019-01-04 16:03:00 12 21 16
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11
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-
a 2019-01-04 16:03:00 13 15 44
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12
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-
a 2019-01-04 16:04:00 11 36 45
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13
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a 2019-01-04 16:04:00 13 15 44
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14
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-
a 2019-01-04 16:04:00 18 35 53
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15
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-
b 2019-01-04 16:04:00 17 21 36
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16
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-
b 2019-01-04 16:04:00 19 93 23
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17
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-
b 2019-01-04 16:04:00 25 27 55
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-
：
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-
```
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9
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同一IDで見て、同時刻なものは
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idがaの場合、16:03の3データと16:04の3データ、
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@@ -24,7 +13,7 @@
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# 作成したいデータフレーム
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```
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-
id time
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+
id time a b
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a 2019-01-04 16:03:00 1 None
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29
18
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a 2019-01-04 16:04:00 4 10.5
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30
19
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b 2019-01-04 16:04:00 3 20.1
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@@ -34,38 +23,10 @@
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# 試したこと
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任意のdfに対して以下のコードで、クラスタ数とデンドログラムは取得できます・
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-
```
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-
import matplotlib.pyplot as plt
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import pandas as pd
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-
import numpy as np
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-
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram, fcluster
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-
from sklearn.datasets import load_iris
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-
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-
# ウォード法×ユークリッド距離
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linkage_result = linkage(df, method='ward', metric='euclidean')
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-
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-
# クラスタ分けのためのしきい値の設定
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-
threshold = 0.8 * np.max(linkage_result[:, 2])
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-
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-
# 階層型クラスタリングの可視化
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-
plt.figure(num=None, figsize=(5, 5), dpi=100, facecolor='w', edgecolor='k')
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-
dendrogram(linkage_result, color_threshold=threshold)
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-
plt.show()
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-
# クラスタリング結果の値を取得
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-
clustered = fcluster(linkage_result, threshold, criterion='distance')
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# クラスタ数
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print(np.max(clustered))
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```
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# 困っていること
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・ID/時間ごとに
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・クラスタ間
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+
・クラスタ間
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groupbyを行った上でクラスタ数・距離の2つの指標にアクセスし、
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空のデータフレームに追加していくようなイメージかと思っておりますが、
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少々込み入ってうまく表現できず困っております。
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大変恐縮ではございますが、お知恵を拝借できましたら幸いです。
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何卒よろしくお願い申し上げます。
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