clustering-demo

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.12%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22altair%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pandas%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22numpy%3D%3D2.2.5%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22scikit-learn%3D%3D1.6.1%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pillow%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22qrcode%3D%3D8.2%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.19.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.Html('''%0A%20%20%20%20%3Cstyle%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20body%2C%20.marimo-container%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3A%200%20!important%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%200%20!important%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3A%20100vh%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20overflow%3A%20hidden%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-header%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%208px%2016px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-bottom%3A%201px%20solid%20%23dee2e6%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20background-color%3A%20%23fff%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-layout%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display%3A%20flex%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3A%20calc(100vh%20-%2080px)%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20align-items%3A%20flex-start%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20justify-content%3A%20center%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20gap%3A%202em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%201em%200.5em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-plot%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20flex%3A%201%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display%3A%20flex%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20justify-content%3A%20center%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20align-items%3A%20flex-start%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20z-index%3A%201%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-plot%20img%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-plot%20svg%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max-width%3A%20100%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3A%20auto%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-sidebar%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20z-index%3A%2010%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20position%3A%20relative%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20display%3A%20flex%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20flex-direction%3A%20column%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20gap%3A%201.5em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding%3A%201.5em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20background-color%3A%20%23f8f9fa%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-radius%3A%208px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border%3A%201px%20solid%20%23dee2e6%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3A%2030%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A%20280px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max-width%3A%20400px%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20flex-shrink%3A%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%40media%20(max-width%3A%20768px)%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.app-layout%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20flex-direction%3A%20column%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3A%20auto%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20overflow-y%3A%20auto%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.app-sidebar%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3A%20100%25%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20max-width%3A%20none%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20min-width%3A%20auto%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-sidebar%20h4%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3A%201em%200%200.5em%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20font-size%3A%200.9em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3A%20%23495057%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20border-bottom%3A%201px%20solid%20%23dee2e6%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20padding-bottom%3A%200.3em%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.app-sidebar%20h4%3Afirst-child%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin-top%3A%200%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%3C%2Fstyle%3E%0A%20%20%20%20''')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20altair%20as%20alt%0A%20%20%20%20from%20scipy.optimize%20import%20linear_sum_assignment%0A%20%20%20%20from%20sklearn.datasets%20import%20make_blobs%0A%20%20%20%20from%20sklearn.cluster%20import%20KMeans%0A%20%20%20%20from%20sklearn.mixture%20import%20GaussianMixture%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20GaussianMixture%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20KMeans%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20linear_sum_assignment%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20make_blobs%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pd%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20qrcode%0A%20%20%20%20import%20io%0A%20%20%20%20import%20base64%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20QR%20code%0A%20%20%20%20qr%20%3D%20qrcode.QRCode(version%3D1%2C%20box_size%3D10%2C%20border%3D4)%0A%20%20%20%20qr.add_data('https%3A%2F%2Fsciml.warwick.ac.uk%2Fwasm%2Fclustering-demo%2F')%0A%20%20%20%20qr.make(fit%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20img%20%3D%20qr.make_image(fill_color%3D%22black%22%2C%20back_color%3D%22white%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Convert%20to%20base64%0A%20%20%20%20buffer%20%3D%20io.BytesIO()%0A%20%20%20%20img.save(buffer%2C%20format%3D'PNG')%0A%20%20%20%20buffer.seek(0)%0A%20%20%20%20qr_base64%20%3D%20base64.b64encode(buffer.read()).decode()%0A%20%20%20%20return%20(qr_base64%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20qr_base64)%3A%0A%20%20%20%20header%20%3D%20mo.Html(f'''%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22app-header%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22display%3A%20flex%3B%20justify-content%3A%20space-between%3B%20align-items%3A%20center%3B%20margin%3A%200%3B%20padding%3A%200%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20style%3D'font-size%3A%2024px%3B%20margin%3A%200%3B%20padding%3A%200%3B%20line-height%3A%201.3%3B'%3E%3Cb%3EK-Means%20and%20GMM%20Clustering%20Demo%3C%2Fb%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cbr%3E%3Cspan%20style%3D%22font-size%3A%2016px%3B%22%3E%3Ci%3ELive%20demos%3A%3C%2Fi%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fsciml.warwick.ac.uk%2F%22%20target%3D%22_blank%22%20style%3D%22color%3A%20%230066cc%3B%20text-decoration%3A%20none%3B%22%3Esciml.warwick.ac.uk%3C%2Fa%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26nbsp%3B%26nbsp%3B%7C%26nbsp%3B%26nbsp%3B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ci%3ECode%3A%3C%2Fi%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkermodegroup%2Fdemos%22%20target%3D%22_blank%22%20style%3D%22color%3A%20%230066cc%3B%20text-decoration%3A%20none%3B%22%3Egithub.com%2Fkermodegroup%2Fdemos%3C%2Fa%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fspan%3E%3C%2Fp%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cimg%20src%3D%22data%3Aimage%2Fpng%3Bbase64%2C%7Bqr_base64%7D%22%20alt%3D%22QR%20Code%22%20style%3D%22width%3A%20100px%3B%20height%3A%20100px%3B%20flex-shrink%3A%200%3B%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20''')%0A%20%20%20%20return%20(header%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Data%20generation%20controls%0A%20%20%20%20n_clusters_slider%20%3D%20mo.ui.slider(2%2C%206%2C%201%2C%203%2C%20label%3D'Number%20of%20clusters%20%24K%24')%0A%20%20%20%20sigma_slider%20%3D%20mo.ui.slider(0.1%2C%202.0%2C%200.1%2C%201.0%2C%20label%3D'Cluster%20spread%20%24%5C%5Csigma%24')%0A%20%20%20%20seed_slider%20%3D%20mo.ui.slider(0%2C%2010%2C%201%2C%202%2C%20label%3D'Random%20seed')%0A%0A%20%20%20%20%23%20Covariance%20transform%20controls%0A%20%20%20%20Sxx_slider%20%3D%20mo.ui.slider(0.5%2C%202.0%2C%200.1%2C%201.0%2C%20label%3D'%24%5C%5CSigma_%7Bxx%7D%24')%0A%20%20%20%20Sxy_slider%20%3D%20mo.ui.slider(-0.5%2C%200.5%2C%200.1%2C%200.0%2C%20label%3D'%24%5C%5CSigma_%7Bxy%7D%24')%0A%20%20%20%20Syy_slider%20%3D%20mo.ui.slider(0.5%2C%202.0%2C%200.1%2C%201.0%2C%20label%3D'%24%5C%5CSigma_%7Byy%7D%24')%0A%0A%20%20%20%20%23%20View%20dropdown%20(replaces%20checkboxes)%0A%20%20%20%20view_dropdown%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Ground%20Truth'%3A%20'ground_truth'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Unlabelled'%3A%20'unlabelled'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'K-Means'%3A%20'kmeans'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'GMM'%3A%20'gmm'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D'Ground%20Truth'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D'View'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Checkbox%20to%20overlay%20ground%20truth%20on%20clustering%20views%0A%20%20%20%20show_ground_truth%20%3D%20mo.ui.checkbox(False%2C%20label%3D'Overlay%20ground%20truth')%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxx_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxy_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Syy_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_clusters_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20seed_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20show_ground_truth%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20view_dropdown%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(make_blobs%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20def%20generate_cluster_data(n_samples%2C%20n_clusters%2C%20sigma%2C%20Sxx%2C%20Sxy%2C%20Syy%2C%20random_state)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Generate%20clustered%20data%20with%20covariance%20transform.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20X%2C%20y%20%3D%20make_blobs(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_samples%3Dn_samples%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20n_features%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20centers%3Dn_clusters%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cluster_std%3Dsigma%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20shuffle%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20random_state%3Drandom_state%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Apply%20covariance%20transform%0A%20%20%20%20%20%20%20%20T%20%3D%20np.array(%5B%5BSxx%2C%20-Sxy%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5B-Sxy%2C%20Syy%5D%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20X%20%3D%20X%20%40%20T%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20X%2C%20y%0A%20%20%20%20return%20(generate_cluster_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(np)%3A%0A%20%20%20%20def%20compute_ellipse_points(mean%2C%20covar%2C%20n_std%3D2.0%2C%20n_points%3D100)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Compute%20points%20along%20ellipse%20perimeter%20for%20Altair%20rendering.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Eigendecomposition%20for%20ellipse%20parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20eigenvalues%2C%20eigenvectors%20%3D%20np.linalg.eigh(covar)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Rotation%20angle%20from%20first%20eigenvector%0A%20%20%20%20%20%20%20%20angle%20%3D%20np.arctan2(eigenvectors%5B1%2C%200%5D%2C%20eigenvectors%5B0%2C%200%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Parametric%20ellipse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20t%20%3D%20np.linspace(0%2C%202%20*%20np.pi%2C%20n_points)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20a%20%3D%20n_std%20*%20np.sqrt(eigenvalues%5B0%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20b%20%3D%20n_std%20*%20np.sqrt(eigenvalues%5B1%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Unrotated%20ellipse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%20%3D%20a%20*%20np.cos(t)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20b%20*%20np.sin(t)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Rotate%20and%20translate%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_rot%20%3D%20x%20*%20np.cos(angle)%20-%20y%20*%20np.sin(angle)%20%2B%20mean%5B0%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y_rot%20%3D%20x%20*%20np.sin(angle)%20%2B%20y%20*%20np.cos(angle)%20%2B%20mean%5B1%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20x_rot%2C%20y_rot%0A%20%20%20%20return%20(compute_ellipse_points%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20GaussianMixture%2C%0A%20%20%20%20KMeans%2C%0A%20%20%20%20Sxx_slider%2C%0A%20%20%20%20Sxy_slider%2C%0A%20%20%20%20Syy_slider%2C%0A%20%20%20%20alt%2C%0A%20%20%20%20compute_ellipse_points%2C%0A%20%20%20%20generate_cluster_data%2C%0A%20%20%20%20linear_sum_assignment%2C%0A%20%20%20%20n_clusters_slider%2C%0A%20%20%20%20np%2C%0A%20%20%20%20pd%2C%0A%20%20%20%20seed_slider%2C%0A%20%20%20%20show_ground_truth%2C%0A%20%20%20%20sigma_slider%2C%0A%20%20%20%20view_dropdown%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Get%20parameter%20values%0A%20%20%20%20K%20%3D%20n_clusters_slider.value%0A%20%20%20%20sigma%20%3D%20sigma_slider.value%0A%20%20%20%20random_state%20%3D%20seed_slider.value%0A%20%20%20%20Sxx%20%3D%20Sxx_slider.value%0A%20%20%20%20Sxy%20%3D%20Sxy_slider.value%0A%20%20%20%20Syy%20%3D%20Syy_slider.value%0A%20%20%20%20view%20%3D%20view_dropdown.value%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20data%0A%20%20%20%20X%2C%20y%20%3D%20generate_cluster_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_samples%3D150%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_clusters%3DK%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma%3Dsigma%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxx%3DSxx%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxy%3DSxy%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Syy%3DSyy%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20random_state%3Drandom_state%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Define%20colors%20for%20up%20to%206%20clusters%0A%20%20%20%20cluster_colors%20%3D%20%5B'%23e41a1c'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23377eb8'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%2300bfc4'%2C%20'%23c040c0'%5D%0A%20%20%20%20%23%20Emoji%20squares%20matching%20cluster%20colors%3A%20red%2C%20green%2C%20blue%2C%20orange%2C%20cyan%2C%20purple%0A%20%20%20%20cluster_emojis%20%3D%20%5B'%F0%9F%9F%A5'%2C%20'%F0%9F%9F%A9'%2C%20'%F0%9F%9F%A6'%2C%20'%F0%9F%9F%A7'%2C%20'%F0%9F%94%B5'%2C%20'%F0%9F%9F%AA'%5D%0A%20%20%20%20color_scale%20%3D%20alt.Scale(domain%3Dlist(range(K))%2C%20range%3Dcluster_colors%5B%3AK%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Fixed%20axis%20limits%0A%20%20%20%20x_min%2C%20x_max%20%3D%20-12%2C%2012%0A%20%20%20%20y_min%2C%20y_max%20%3D%20-12%2C%2012%0A%20%20%20%20x_scale%20%3D%20alt.Scale(domain%3D%5Bx_min%2C%20x_max%5D)%0A%20%20%20%20y_scale%20%3D%20alt.Scale(domain%3D%5By_min%2C%20y_max%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Fit%20models%0A%20%20%20%20km%20%3D%20KMeans(n_clusters%3DK%2C%20init%3D'random'%2C%20n_init%3D10%2C%20max_iter%3D300%2C%20tol%3D1e-4%2C%20random_state%3D4)%0A%20%20%20%20y_km_raw%20%3D%20km.fit_predict(X)%0A%0A%20%20%20%20gm%20%3D%20GaussianMixture(n_components%3DK%2C%20random_state%3D0)%0A%20%20%20%20gm.fit(X)%0A%20%20%20%20y_gmm_raw%20%3D%20gm.predict(X)%0A%20%20%20%20proba_raw%20%3D%20gm.predict_proba(X)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Match%20cluster%20labels%20to%20ground%20truth%20using%20Hungarian%20algorithm%0A%20%20%20%20def%20match_labels_to_ground_truth(y_true%2C%20y_pred%2C%20n_clusters)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Find%20optimal%20label%20mapping%20to%20maximize%20agreement%20with%20ground%20truth.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Build%20contingency%20matrix%3A%20rows%3Dtrue%20labels%2C%20cols%3Dpredicted%20labels%0A%20%20%20%20%20%20%20%20contingency%20%3D%20np.zeros((n_clusters%2C%20n_clusters)%2C%20dtype%3Dint)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20t%2C%20p%20in%20zip(y_true%2C%20y_pred)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20contingency%5Bt%2C%20p%5D%20%2B%3D%201%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Use%20Hungarian%20algorithm%20to%20find%20optimal%20assignment%20(maximize%20overlap)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20linear_sum_assignment%20minimizes%2C%20so%20negate%20the%20contingency%20matrix%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row_ind%2C%20col_ind%20%3D%20linear_sum_assignment(-contingency)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20mapping%3A%20predicted%20label%20-%3E%20true%20label%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mapping%20%3D%20%7Bcol%3A%20row%20for%20row%2C%20col%20in%20zip(row_ind%2C%20col_ind)%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mapping%0A%0A%20%20%20%20%23%20Remap%20K-Means%20labels%0A%20%20%20%20km_mapping%20%3D%20match_labels_to_ground_truth(y%2C%20y_km_raw%2C%20K)%0A%20%20%20%20y_km%20%3D%20np.array(%5Bkm_mapping%5Blabel%5D%20for%20label%20in%20y_km_raw%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Remap%20GMM%20labels%20and%20probabilities%0A%20%20%20%20gmm_mapping%20%3D%20match_labels_to_ground_truth(y%2C%20y_gmm_raw%2C%20K)%0A%20%20%20%20y_gmm%20%3D%20np.array(%5Bgmm_mapping%5Blabel%5D%20for%20label%20in%20y_gmm_raw%5D)%0A%20%20%20%20%23%20Reorder%20probability%20columns%20to%20match%20new%20label%20order%0A%20%20%20%20proba%20%3D%20np.zeros_like(proba_raw)%0A%20%20%20%20for%20old_label%2C%20new_label%20in%20gmm_mapping.items()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20proba%5B%3A%2C%20new_label%5D%20%3D%20proba_raw%5B%3A%2C%20old_label%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Convert%20hex%20colors%20to%20RGB%20for%20interpolation%0A%20%20%20%20def%20hex_to_rgb(hex_color)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20h%20%3D%20hex_color.lstrip('%23')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20np.array(%5Bint(h%5Bi%3Ai%2B2%5D%2C%2016)%20for%20i%20in%20(0%2C%202%2C%204)%5D)%0A%0A%20%20%20%20def%20rgb_to_hex(rgb)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20'%23%7B%3A02x%7D%7B%3A02x%7D%7B%3A02x%7D'.format(int(rgb%5B0%5D)%2C%20int(rgb%5B1%5D)%2C%20int(rgb%5B2%5D))%0A%0A%20%20%20%20cluster_rgb%20%3D%20np.array(%5Bhex_to_rgb(c)%20for%20c%20in%20cluster_colors%5B%3AK%5D%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Compute%20interpolated%20colors%20for%20GMM%20based%20on%20probabilities%0A%20%20%20%20%23%20Weighted%20average%20of%20RGB%20values%0A%20%20%20%20gmm_rgb%20%3D%20proba%20%40%20cluster_rgb%20%20%23%20Shape%3A%20(n_samples%2C%203)%0A%20%20%20%20gmm_rgb%20%3D%20np.clip(gmm_rgb%2C%200%2C%20255)%0A%20%20%20%20gmm_hex%20%3D%20%5Brgb_to_hex(rgb)%20for%20rgb%20in%20gmm_rgb%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Build%20main%20DataFrame%20with%20all%20columns%0A%20%20%20%20df_dict%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'x'%3A%20X%5B%3A%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'y'%3A%20X%5B%3A%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'true_label'%3A%20y%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'kmeans_label'%3A%20y_km%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'gmm_label'%3A%20y_gmm%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'gmm_color'%3A%20gmm_hex%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%23%20Add%20probability%20columns%20for%20GMM%20tooltips%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range(K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_dict%5Bf'p_c%7Bi%7D'%5D%20%3D%20proba%5B%3A%2C%20i%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Build%20formatted%20probability%20string%20with%20colored%20emoji%20squares%0A%20%20%20%20prob_strings%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20row_idx%20in%20range(len(X))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20parts%20%3D%20%5Bf%22%7Bcluster_emojis%5Bi%5D%7D%20%7Bproba%5Brow_idx%2C%20i%5D%3A.2f%7D%22%20for%20i%20in%20range(K)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prob_strings.append(%22%20%20%22.join(parts))%0A%20%20%20%20df_dict%5B'prob_tooltip'%5D%20%3D%20prob_strings%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20pd.DataFrame(df_dict)%0A%0A%20%20%20%20%23%20K-Means%20centers%20DataFrame%0A%20%20%20%20centers_km_df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'x'%3A%20km.cluster_centers_%5B%3A%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'y'%3A%20km.cluster_centers_%5B%3A%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20GMM%20centers%20DataFrame%0A%20%20%20%20centers_gmm_df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'x'%3A%20gm.means_%5B%3A%2C%200%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'y'%3A%20gm.means_%5B%3A%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20View%20titles%0A%20%20%20%20view_titles%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'ground_truth'%3A%20'Ground%20Truth'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'unlabelled'%3A%20'Unlabelled%20Data'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'kmeans'%3A%20'K-Means%20Clustering'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'gmm'%3A%20'Gaussian%20Mixture%20Model'%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20legend%20layers%20for%20consistent%20display%20across%20all%20views%0A%20%20%20%20show_gt_overlay%20%3D%20show_ground_truth.value%20and%20view%20in%20('kmeans'%2C%20'gmm')%0A%20%20%20%20legend_df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B'cluster'%3A%20list(range(K))%7D)%0A%20%20%20%20legend_layers%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20if%20view%20%3D%3D%20'ground_truth'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Just%20cluster%20colors%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(opacity%3D0%2C%20size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'unlabelled'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Placeholder%20legend%20to%20maintain%20consistent%20sizing%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(opacity%3D0%2C%20size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'kmeans'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Cluster%20colors%20(filled%20circles)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(opacity%3D0%2C%20size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Cluster%20centers%20(cross)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(pd.DataFrame(%7B'label'%3A%20%5B'Centers'%5D%7D)).mark_point(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0%2C%20shape%3D'cross'%2C%20size%3D200%2C%20strokeWidth%3D3%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.value('black')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20shape%3Dalt.Shape('label%3AN'%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Markers'%2C%20symbolStrokeColor%3D'black'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Ground%20truth%20overlay%20(unfilled%20circles)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20show_gt_overlay%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0%2C%20size%3D290%2C%20filled%3DFalse%2C%20strokeWidth%3D2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stroke%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'%2C%20symbolFillColor%3D'transparent'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'gmm'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Cluster%20colors%20(filled%20circles)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(opacity%3D0%2C%20size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Covariance%20ellipses%20(lines)%20and%20centers%20(cross)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markers_df%20%3D%20pd.DataFrame(%7B'label'%3A%20%5B'Centers'%2C%20'Covariance'%5D%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(markers_df).mark_point(opacity%3D0%2C%20size%3D200).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20shape%3Dalt.Shape('label%3AN'%2C%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3D%5B'Centers'%2C%20'Covariance'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3D%5B'cross'%2C%20'stroke'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Markers'%2C%20symbolStrokeColor%3D'black'%2C%20symbolStrokeWidth%3D2))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Ground%20truth%20overlay%20(unfilled%20circles)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20show_gt_overlay%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend_layers.append(alt.Chart(legend_df).mark_circle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0%2C%20size%3D290%2C%20filled%3DFalse%2C%20strokeWidth%3D2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stroke%3Dalt.Color('cluster%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3Dalt.Legend(title%3D'Cluster'%2C%20symbolFillColor%3D'transparent'))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20))%0A%0A%20%20%20%20%23%20Build%20chart%20based%20on%20view%0A%20%20%20%20layers%20%3D%20legend_layers.copy()%20%20%23%20Always%20include%20legend%20layer(s)%20first%0A%0A%20%20%20%20if%20view%20%3D%3D%20'ground_truth'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20points%20%3D%20alt.Chart(df).mark_circle(size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale%2C%20title%3D'x')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale%2C%20title%3D'y')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('true_label%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3DNone)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip('true_label%3AN'%2C%20title%3D'Cluster')%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20layers.append(points)%0A%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'unlabelled'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20points%20%3D%20alt.Chart(df).mark_circle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D120%2C%20color%3D'white'%2C%20stroke%3D'black'%2C%20strokeWidth%3D1%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale%2C%20title%3D'x')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale%2C%20title%3D'y')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20layers.append(points)%0A%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'kmeans'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20points%20%3D%20alt.Chart(df).mark_circle(size%3D120).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale%2C%20title%3D'x')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale%2C%20title%3D'y')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('kmeans_label%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3DNone)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('kmeans_label%3AN'%2C%20title%3D'Predicted')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('true_label%3AN'%2C%20title%3D'True')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20centers%20%3D%20alt.Chart(centers_km_df).mark_point(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20shape%3D'cross'%2C%20size%3D200%2C%20strokeWidth%3D3%2C%20color%3D'black'%2C%20filled%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20layers.extend(%5Bpoints%2C%20centers%5D)%0A%0A%20%20%20%20elif%20view%20%3D%3D%20'gmm'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Build%20ellipses%20for%20each%20component%20(using%20remapped%20cluster%20indices)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ellipse_data%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20remapped_cluster%20%3D%20gmm_mapping%5Bi%5D%20%20%23%20Map%20raw%20GMM%20cluster%20to%20ground%20truth%20cluster%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x_ell%2C%20y_ell%20%3D%20compute_ellipse_points(gm.means_%5Bi%5D%2C%20gm.covariances_%5Bi%5D%2C%20n_std%3D2.0)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%2C%20(xe%2C%20ye)%20in%20enumerate(zip(x_ell%2C%20y_ell))%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ellipse_data.append(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'x'%3A%20xe%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'y'%3A%20ye%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'cluster'%3A%20remapped_cluster%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'order'%3A%20j%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ellipse_df%20%3D%20pd.DataFrame(ellipse_data)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Draw%20ellipses%20as%20colored%20outline%20lines%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20i%20in%20range(K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20cluster_ellipse_df%20%3D%20ellipse_df%5Bellipse_df%5B'cluster'%5D%20%3D%3D%20i%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ellipse_line%20%3D%20alt.Chart(cluster_ellipse_df).mark_line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20strokeWidth%3D2.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.7%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.value(cluster_colors%5Bi%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20order%3D'order%3AQ'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20layers.append(ellipse_line)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Use%20interpolated%20colors%20based%20on%20cluster%20probabilities%0A%20%20%20%20%20%20%20%20points%20%3D%20alt.Chart(df).mark_circle(size%3D120%2C%20stroke%3D'black'%2C%20strokeWidth%3D0.5).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale%2C%20title%3D'x')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale%2C%20title%3D'y')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color('gmm_color%3AN'%2C%20scale%3DNone%2C%20legend%3DNone)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('prob_tooltip%3AN'%2C%20title%3D'Probabilities')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('true_label%3AN'%2C%20title%3D'True')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20centers%20%3D%20alt.Chart(centers_gmm_df).mark_point(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20shape%3D'cross'%2C%20size%3D200%2C%20strokeWidth%3D3%2C%20color%3D'black'%2C%20filled%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20layers.extend(%5Bpoints%2C%20centers%5D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20ground%20truth%20overlay%20for%20K-Means%20and%20GMM%20views%0A%20%20%20%20if%20show_ground_truth.value%20and%20view%20in%20('kmeans'%2C%20'gmm')%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20gt_overlay%20%3D%20alt.Chart(df).mark_circle(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D290%2C%20filled%3DFalse%2C%20strokeWidth%3D2%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('x%3AQ'%2C%20scale%3Dx_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('y%3AQ'%2C%20scale%3Dy_scale)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stroke%3Dalt.Color('true_label%3AN'%2C%20scale%3Dcolor_scale%2C%20legend%3DNone)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20layers.append(gt_overlay)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Combine%20layers%0A%20%20%20%20chart%20%3D%20alt.layer(*layers).properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D550%2C%20height%3D550%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Dview_titles.get(view%2C%20'Clustering')%0A%20%20%20%20).configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20grid%3DTrue%2C%20gridOpacity%3D0.3%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D14%2C%20titleFontSize%3D16%0A%20%20%20%20).configure_title(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fontSize%3D18%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20clustering_chart%20%3D%20chart%0A%20%20%20%20%23%20Export%20data%20for%20confusion%20matrix%0A%20%20%20%20clustering_data%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'true_labels'%3A%20y%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'kmeans_labels'%3A%20y_km%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'gmm_labels'%3A%20y_gmm%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'K'%3A%20K%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'view'%3A%20view%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%20clustering_chart%2C%20clustering_data%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(clustering_data%2C%20mo%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Build%20confusion%20matrix%20for%20K-Means%20or%20GMM%20views%0A%20%20%20%20_view%20%3D%20clustering_data%5B'view'%5D%0A%20%20%20%20_K%20%3D%20clustering_data%5B'K'%5D%0A%20%20%20%20_true_labels%20%3D%20clustering_data%5B'true_labels'%5D%0A%0A%20%20%20%20if%20_view%20in%20('kmeans'%2C%20'gmm')%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_view%20%3D%3D%20'kmeans'%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pred_labels%20%3D%20clustering_data%5B'kmeans_labels'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_method_name%20%3D%20'K-Means'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_pred_labels%20%3D%20clustering_data%5B'gmm_labels'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_method_name%20%3D%20'GMM'%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Compute%20confusion%20matrix%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_conf_matrix%20%3D%20np.zeros((_K%2C%20_K)%2C%20dtype%3Dint)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_t%2C%20_p%20in%20zip(_true_labels%2C%20_pred_labels)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_conf_matrix%5B_t%2C%20_p%5D%20%2B%3D%201%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Compute%20accuracy%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_accuracy%20%3D%20np.trace(_conf_matrix)%20%2F%20np.sum(_conf_matrix)%20*%20100%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Build%20HTML%20table%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_colors%20%3D%20%5B'%23e41a1c'%2C%20'%234daf4a'%2C%20'%23377eb8'%2C%20'%23ff7f00'%2C%20'%2300bfc4'%2C%20'%23c040c0'%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_header_row%20%3D%20'%3Cth%20style%3D%22padding%3A%204px%208px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%23ccc%3B%20background%3A%20%23f0f0f0%3B%22%3E%3C%2Fth%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%20in%20range(_K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_header_row%20%2B%3D%20f'%3Cth%20style%3D%22padding%3A%204px%208px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%23ccc%3B%20background%3A%20%7B_colors%5B_j%5D%7D20%3B%20color%3A%20%7B_colors%5B_j%5D%7D%3B%20font-weight%3A%20bold%3B%22%3EP%7B_j%7D%3C%2Fth%3E'%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_rows_html%20%3D%20%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_i%20in%20range(_K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_row%20%3D%20f'%3Ctd%20style%3D%22padding%3A%204px%208px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%23ccc%3B%20background%3A%20%7B_colors%5B_i%5D%7D20%3B%20color%3A%20%7B_colors%5B_i%5D%7D%3B%20font-weight%3A%20bold%3B%22%3ET%7B_i%7D%3C%2Ftd%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_j%20in%20range(_K)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_val%20%3D%20_conf_matrix%5B_i%2C%20_j%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Highlight%20diagonal%20(correct%20predictions)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20_i%20%3D%3D%20_j%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_bg%20%3D%20'%23d4edda'%20%20%23%20Light%20green%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_bg%20%3D%20'%23f8d7da'%20if%20_val%20%3E%200%20else%20'%23fff'%20%20%23%20Light%20red%20if%20errors%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_row%20%2B%3D%20f'%3Ctd%20style%3D%22padding%3A%204px%208px%3B%20border%3A%201px%20solid%20%23ccc%3B%20background%3A%20%7B_bg%7D%3B%20text-align%3A%20center%3B%22%3E%7B_val%7D%3C%2Ftd%3E'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_rows_html%20%2B%3D%20f'%3Ctr%3E%7B_row%7D%3C%2Ftr%3E'%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_table_html%20%3D%20f'''%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctable%20style%3D%22border-collapse%3A%20collapse%3B%20font-size%3A%2012px%3B%20margin-top%3A%200.5em%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ctr%3E%7B_header_row%7D%3C%2Ftr%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_rows_html%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Ftable%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'''%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confusion_matrix_html%20%3D%20mo.Html(f'''%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Ch4%20style%3D%22margin%3A%200%200%200.3em%200%3B%20font-size%3A%200.9em%3B%20color%3A%20%23495057%3B%20border-bottom%3A%201px%20solid%20%23dee2e6%3B%20padding-bottom%3A%200.3em%3B%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_method_name%7D%20Confusion%20Matrix%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2Fh4%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%2011px%3B%20color%3A%20%23666%3B%20margin-bottom%3A%200.3em%3B%22%3ET%3DTrue%2C%20P%3DPredicted%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7B_table_html%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20style%3D%22font-size%3A%2012px%3B%20margin-top%3A%200.5em%3B%22%3E%3Cb%3EAccuracy%3A%20%7B_accuracy%3A.1f%7D%25%3C%2Fb%3E%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20''')%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20No%20confusion%20matrix%20for%20ground%20truth%20or%20unlabelled%20views%0A%20%20%20%20%20%20%20%20confusion_matrix_html%20%3D%20mo.Html(%22%22)%0A%20%20%20%20return%20(confusion_matrix_html%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20Sxx_slider%2C%0A%20%20%20%20Sxy_slider%2C%0A%20%20%20%20Syy_slider%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20n_clusters_slider%2C%0A%20%20%20%20seed_slider%2C%0A%20%20%20%20show_ground_truth%2C%0A%20%20%20%20sigma_slider%2C%0A%20%20%20%20view_dropdown%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Vertical%20sidebar%20with%20grouped%20controls%0A%20%20%20%20data_section%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%22%3Ch4%3EData%3C%2Fh4%3E%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_clusters_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sigma_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20seed_slider%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D%220.3em%22)%0A%0A%20%20%20%20cov_section%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%22%3Ch4%3ECovariance%3C%2Fh4%3E%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxx_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Sxy_slider%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Syy_slider%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D%220.3em%22)%0A%0A%20%20%20%20view_section%20%3D%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.Html(%22%3Ch4%3EView%3C%2Fh4%3E%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20view_dropdown%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20show_ground_truth%2C%0A%20%20%20%20%5D%2C%20gap%3D%220.3em%22)%0A%0A%20%20%20%20sidebar%20%3D%20mo.vstack(%5Bdata_section%2C%20cov_section%2C%20view_section%5D%2C%20gap%3D%221em%22)%0A%20%20%20%20return%20(sidebar%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(clustering_chart%2C%20confusion_matrix_html%2C%20header%2C%20mo%2C%20sidebar)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Combined%20layout%3A%20header%20on%20top%2C%20plot%20on%20left%2C%20controls%20on%20right%0A%20%20%20%20sidebar_html%20%3D%20mo.Html(f'''%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22app-sidebar%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7Bsidebar%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7Bconfusion_matrix_html%7D%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20''')%0A%20%20%20%20mo.Html(f'''%0A%20%20%20%20%7Bheader%7D%0A%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22app-layout%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cdiv%20class%3D%22app-plot%22%3E%7Bmo.as_html(clustering_chart)%7D%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7Bsidebar_html%7D%0A%20%20%20%20%3C%2Fdiv%3E%0A%20%20%20%20''')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A