多次元データでクラスタリングするkmeansを視覚化する方法
Mnistデータセットでkmeansクラスタリングアルゴリズムを使用しており、クラスタリング後にプロットを視覚化したいと考えています。これまで私はこれをしました
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_
これで、0から9を表す10個のクラスターができました。これらのクラスターを視覚化するにはどうすればよいですか？
pandasプロットツールparallel_coordinatesを使用して、多次元クラスタリングを視覚化できます。
predict = k_means.predict(data)
data['cluster'] = predict
pandas.tools.plotting.parallel_coordinates(data, 'cluster')