Zadania kontrolne¶

1. Wygenerować zbiór danych za pomocą poniższego polecenia:

   mk_data=make_classification(n_samples=30, n_features=3, n_informative=3,

   n_redundant=0, n_repeated=0, n_classes=4,

   n_clusters_per_class=1, class_sep=3)

   Przypisać do odpowiednich zmiennych macierz danych oraz założone etykiety klasowe

2. Przeprowadzić grupowanie hierarchiczne z miarą najbliższego oraz najdalszego sąsiada.

3. Przebieg grupowania hierarchicznego z poprzedniego punktu zilustrować dendrogramem.

4. Odciąć dendrogram na poziomie 4 i zwrócić uzyskane podziały, porównać je ze sobą za pomocą macierzy konfuzji.

5. Uzyskane podziały porównać za pomocą macierzy konfuzji

6. Porównać obydwa wyniki z założoną strukturą klasową za pomocą indeksu Randa oraz Jaccarda. Który z podziałów jest bliższy założonemu?

7. Wczytać zbiór danych digits. Przeprowadzić grupowanie za pomocą algorytmu k średnich w zakresie 2-20 grup.

8. Zaproponować funkcję obliczającą indeks Dunna zbioru danych dla wskazanego podziału.

9. Ocenić podziały zbioru digits uzyskane w punkcie 7 za pomocą indeksu Dunna i oszacować optymalną liczbę grup.

10. Za pomocą indeksu Dunna ocenić liczbę grup w zbiorze z punktu 1 na podstawie podziałów zwracanych przez algorytm k-średnich.