magichan score 13515
2017/09/15 12:34 投稿
| 簡単に実装するなら |
| ```Python |
| colors = ['red','blue','yellow','pink','green'] |
| ``` |
| のように色のリストを作成して |
| ```Python |
| # 可視化（散布図） |
| for i in range(N_CLUSTERS): |
| labels = features[pred == i] |
| plt.scatter(labels[:, 0], labels[:, 1], c=colors[i]) |
| ``` |
| のように散布図の描写毎に違う色を指定するとよいと思います |
| 更に説明すると |
| ```Python |
| from matplotlib.colors import ListedColormap |
| colors = ['red','blue','yellow','pink','green'] |
| cmap = ListedColormap(colors) |
| ``` |
| ```Python |
| # 可視化（散布図） |
| plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=pred, cmap=cmap) |
| ``` |
| のようにループを使わずに１行で ``c`` にクラスタ番号を指定するだけで書けるようになります。 |
| これは重心の描写でも |
| ```Python |
| # クラスタのセントロイド (重心) を描く |
| centers = cls.cluster_centers_ |
| plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=80, marker='p', edgecolor='k', c=range(N_CLUSTERS), cmap=cmap) |
| ``` |
| のように使うことができるかと思います。 |
| あと完全に補足ですが |
| ```Python |
| cust_array = np.array([cust_df['Fresh'].tolist(), |
| cust_df['Milk'].tolist(), |
| cust_df['Grocery'].tolist(), |
| cust_df['Frozen'].tolist(), |
| cust_df['Detergents_Paper'].tolist(), |
| cust_df['Delicassen'].tolist() |
| ], np.int32) |
| ``` |
| の部分は |
| ```Python |
| # DataFrameからNumpy配列を作成 |
| cust_array = cust_df.as_matrix().T |
| ``` |
| と書けますね |
