From 46cf7d02eef688299e26cf4c77b3dcffb4b1e8d1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: SUR Frederic <frederic.sur@univ-lorraine.fr>
Date: Sun, 17 Nov 2024 20:37:01 +0000
Subject: [PATCH] 2024-2025
---
TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb | 8 ++++----
1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)
diff --git a/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb b/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb
index cc77ce3..3399132 100644
--- a/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb
+++ b/TP2/TP2_ex2_sujet.ipynb
@@ -264,7 +264,7 @@
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram\n",
"from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering\n",
- "%matplotlib notebook"
+ "%matplotlib inline"
]
},
{
@@ -272,7 +272,7 @@
"id": "ff5c683c",
"metadata": {},
"source": [
- "...et on définit dans la cellule suivante une fonction `plot_dendrogram` permettant d'afficher le dendrogramme issu d'une classification calculée par la fonction `AgglomerativeClustering` de scikit-learn (on n'utilise pas la classification hiérarchique de scipy, contrairement à l'exercice 1)."
+ "...et on définit dans la cellule suivante une fonction `plot_dendrogram` permettant d'afficher le dendrogramme issu d'une classification calculée par la fonction `AgglomerativeClustering` de scikit-learn."
]
},
{
@@ -328,7 +328,7 @@
"m = len(Data)\n",
"editdist = np.zeros((m,m))\n",
"\n",
- "# votre code ici (calcul du tableau editdist, prend approximativement 2 minutes): \n"
+ "# votre code ici (calcul du tableau editdist, prend une à deux minutes): \n"
]
},
{
@@ -384,7 +384,7 @@
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
- "model = AgglomerativeClustering(linkage=\"single\",distance_threshold=0,n_clusters=None,affinity='precomputed')\n",
+ "model = AgglomerativeClustering(linkage=\"single\",distance_threshold=0,n_clusters=None,metric='precomputed')\n",
"model = model.fit(editdist)\n",
"plt.figure(figsize=[9,6])\n",
"plot_dendrogram(model,labels=Names)\n",
--
GitLab