다차원 데이터에 클러스터링하는 kmeans를 시각화하는 방법

Question

나는 mnist 데이터 세트에 kmeans 클러스터링 알고리즘을 사용하고 있고 클러스터링 한 후 플롯을 시각화하려고합니다. 지금까지 내가 이랬다

from mnist import MNIST 

mndata = MNIST('Datasets') 
X_train, y_train = mndata.load_training() 

#do the clustering 
k_means = cluster.KMeans(n_clusters=len(np.unique(y_train))) 
k_means.fit(X_train) 
labels = k_means.labels_ 

그럼 이제 10 개의 클러스터가 0에서 9로 표시됩니다. 어떻게 이러한 클러스터를 시각화 할 수 있습니까?

Answer 1

팬더 플롯 팅 도구 parallel_coordinates를 사용하여 다차원 클러스터링을 시각화 할 수 있습니다.

predict = k_means.predict(data) 
data['cluster'] = predict 
pandas.tools.plotting.parallel_coordinates(data, 'cluster')