Lesson 16: Cluster Analysis in Scikit-learn

Занятие 16: Кластерный анализ в Scikit-learn

Кластерный анализ – это метод машинного обучения, который позволяет группировать объекты в наборе данных на основе их свойств и схожести. В этом уроке мы рассмотрим, как выполнять кластерный анализ с использованием библиотеки Scikit-learn в Python.

Scikit-learn – это одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python. Она содержит множество инструментов и алгоритмов для работы с данными, включая алгоритмы кластерного анализа.

Для начала установите библиотеку Scikit-learn, если у вас ее еще нет:

pip install scikit-learn

Теперь давайте создадим простой пример кластерного анализа. Например, давайте сгенерируем набор случайных данных и попробуем их кластеризовать.

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерируем случайные данные
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 2)

# Создаем модель KMeans с 3 кластерами
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# Обучаем модель на данных
kmeans.fit(X)

# Получаем метки кластеров для каждого объекта
labels = kmeans.labels_

# Получаем координаты центроидов кластеров
centers = kmeans.cluster_centers_

# Визуализируем результаты
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', c='red', s=100)
plt.show()

В этом примере мы сгенерировали 100 случайных точек в 2D пространстве и использовали алгоритм KMeans для кластеризации данных на 3 кластера. Затем мы отобразили результаты на графике с использованием цветов для обозначения меток кластеров и крестиков для обозначения центроидов каждого кластера.

Это всего лишь простой пример кластерного анализа. Scikit-learn также предоставляет другие алгоритмы кластерного анализа, такие как DBSCAN, Agglomerative Clustering, и многие другие.

Вы можете использовать эти алгоритмы на различных наборах данных, чтобы выявить скрытые структуры и закономерности. Кластерный анализ может быть полезен для сегментации пользователей, оценки качества товаров, анализа рынка и многих других задач.

Итак, в этом уроке мы рассмотрели базовый пример кластеризации данных с использованием Scikit-learn. Мы также узнали, как визуализировать результаты кластерного анализа с помощью библиотеки Matplotlib. Не забывайте экспериментировать с различными алгоритмами и параметрами, чтобы найти наилучшее решение для вашей задачи. Удачи!