📝머신러닝 K-Hierarchical Clustering
※ 언수퍼바이즈드 러닝에 y 는 없다 X 값만 필요
import scipy.cluster.hierarchy as sch
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
dendrogram() : 댄드로그램 그래프를 만들어 최적의 클러스터 갯수를 확인
sch.dendrogram(sch.linkage(X, method= 'ward'))
# method= 'ward' 연결시켜줄때 방식
plt.title('Dendrogram')
plt.show()
AgglomerativeClustering()
hc = AgglomerativeClustering(n_clusters= 5)
# n_clusters= 댄드로그램 그래프를 만들어 최적의 클러스터 갯수를 확인한 값 입력
# 예측한 정보를 새로운 컬럼에 저장해서 활용
hc.fit_predict(X)
y_pred = hc.fit_predict(X)
df['Group'] = y_pred
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