Тема 2.5. Возможности библиотеки scikit-learn Python для реализации алгоритма k-means

Практическое задание 3

Тема 2.5. Возможности библиотеки scikit-learn Python для реализации алгоритма k-means

Задание

Сгенерируйте набор данных и проведите его кластеризацию по методу k-means с использованием разных метрик. Результаты кластеризации визуализируйте.

Рекомендации по выполнению задания

Алгоритм выполнения:

1.    Сгенерировать набор данных, подвергаемых кластеризации, с использованием функции make_blobs().

2.    Выполнить кластеризацию данных с использованием алгоритма k-means.

3.    Визуализировать результат кластеризации, выделив цветом принадлежность объектов к кластерам и показав центры кластеров.

4.    Повторить кластеризацию с использованием разных метрик (Евклида, Чебышева, расстояния Манхэттена).

5.    Представить текстовое описание выполнения каждого этапа работы

Отчет по работе формируется в двух форматах:

●       .ipynb;

●       .pdf (ipynb, сохраненный в формате .pdf).