Cleaning up the software folder.
[pingpong.git] / python_ml / dlink_clustering.py
diff --git a/python_ml/dlink_clustering.py b/python_ml/dlink_clustering.py
deleted file mode 100644 (file)
index 82d445e..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,45 +0,0 @@
-from sklearn.cluster import KMeans
-import matplotlib.cm as cm
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-# Create a subplot with 1 row and 2 columns
-fig, (ax2) = plt.subplots(1, 1)
-fig.set_size_inches(7, 7)
-
-X = np.array([[132, 192], [117, 960], [117, 962], [1343, 0], [117, 1109], [117, 1110], [117, 1111], [117, 1116], [117, 1117], [117, 1118], [117, 1119], [1015, 0], [117, 966]])
-#kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(X)
-#print(kmeans.labels_)
-#print(kmeans.labels_.tolist().count(3))
-clusters = 5
-
-# Plot the data points based on the clusters
-clusterer = KMeans(n_clusters=clusters, random_state=10)
-cluster_labels = clusterer.fit_predict(X)
-# 2nd Plot showing the actual clusters formed
-colors = cm.nipy_spectral(cluster_labels.astype(float) / clusters)
-ax2.scatter(X[:, 0], X[:, 1], marker='o', s=100, lw=0, alpha=0.3,
-            c=colors, edgecolor='k')
-
-# Labeling the clusters
-centers = clusterer.cluster_centers_
-# Label with cluster centers and frequencies
-for i, c in enumerate(centers):
-       mark = '[' + str(int(c[0])) + ', ' + str(int(c[1])) + ']' + ', ' + str(clusterer.labels_.tolist().count(i))
-       ax2.scatter(c[0], c[1], marker='$%s$' % mark, alpha=1, s=3000, edgecolor='k')
-
-# Draw white circles at cluster centers
-#ax2.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='o',
-#            c="white", alpha=1, s=200, edgecolor='k')
-
-#for i, c in enumerate(centers):
-#    ax2.scatter(c[0], c[1], marker='$%d$' % i, alpha=1,
-#                s=50, edgecolor='k')
-#for i, c in enumerate(centers):
-#      print(c[0], c[1])
-
-ax2.set_title("The visualization of the clustered data.")
-ax2.set_xlabel("Feature space for the 1st feature")
-ax2.set_ylabel("Feature space for the 2nd feature")
-plt.show()
-