Кластеризация данных — это процесс группирования набора объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе (кластере) были более похожи друг на друга, чем на объекты в других кластерах. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для работы с кластеризацией данных.
Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.
Библиотеки и инструменты
Для работы с кластеризацией данных в Python, мы будем использовать следующие библиотеки:
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
Убедитесь, что у вас установлены эти библиотеки. Если нет, вы можете установить их с помощью команды:
pip install numpy pandas scikit-learn
Загрузка и подготовка данных
Для начала нам нужно загрузить и подготовить данные. В этом примере мы будем использовать набор данных о цветках ириса, который можно загрузить из библиотеки scikit-learn. Загрузим и подготовим данные следующим образом:
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
Выбор алгоритма кластеризации
Есть множество алгоритмов кластеризации, таких как K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация и т. д. В этом примере мы будем использовать алгоритм K-means:
from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data)
В этом случае, мы выбрали количество кластеров равное 3. Вы можете изменить это число в зависимости от вашего набора данных и задачи.
Изучайте Python на онлайн-курсе от Skypro «Python-разработчик». Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и технического образования. Курс проходит в формате записанных коротких видеолекций. Будет много проверочных заданий и мастер-классов. В конце каждой недели — живая встреча с экспертами в разработке для ответов на вопросы и разбора домашек.
Результаты кластеризации
После выполнения алгоритма кластеризации, мы можем проверить результаты следующим образом:
data['cluster'] = kmeans.labels_ print(data.head())
Этот код добавляет столбец «cluster» в наш DataFrame, который показывает, к какому кластеру относится каждый объект.
😉 Теперь вы знаете основы использования Python для работы с кластеризацией данных! Это лишь начало, и существует множество других алгоритмов и методов, которые вы можете изучить и применять в своих проектах.
Не забудьте практиковаться и изучать дополнительные материалы, чтобы углубить свои знания в работе с кластеризацией данных на Python. Удачи вам в вашем обучении!
Добавить комментарий