Clusteranalysetechniken in Python

Mit der Entwicklung der Big-Data-Technologie hat die Clusteranalyse als wichtige Datenanalysemethode immer mehr Aufmerksamkeit erregt. In der Python-Sprache gibt es auch viele leistungsstarke Cluster-Analyse-Bibliotheken und -Tools wie Scikit-Learn, Pandas usw. Heute werden wir Cluster-Analysetechniken in Python vorstellen.

1. Was ist Clusteranalyse?

Die Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode zur Klassifizierung von Daten. Sie unterteilt Datenpunkte in mehrere Gruppen, indem sie die Ähnlichkeiten im Datensatz analysiert, sodass die Unterschiede zwischen Datenpunkten innerhalb der Gruppe und zwischen den Gruppen so gering wie möglich sind Der Unterschied zwischen den Datenpunkten ist so groß wie möglich. Die Clusteranalyse kann auf verschiedene Bereiche wie Biologie, Soziologie, Finanzen usw. angewendet werden.

2. Cluster-Analyse-Bibliotheken in Python

In Python gibt es viele leistungsstarke Cluster-Analyse-Bibliotheken und -Tools, wie z. B. Scikit-Learn, Pandas usw. Im Folgenden stellen wir zwei sehr häufig verwendete Cluster-Analyse-Bibliotheken vor:

1. scikit-learn

scikit-learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Sie verfügt über integrierte viele klassische Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich Clustering. Klassenanalyse. In scikit-learn können Clustering-Algorithmen wie KMeans und DBSCAN verwendet werden.

KMeans-Algorithmus ist ein häufig verwendeter Clustering-Algorithmus, der den Datensatz in K Cluster unterteilt. Die Grundidee des KMeans-Algorithmus besteht darin, zunächst zufällig K Mittelpunkte auszuwählen, dann die Datenpunkte den Clustern zuzuweisen, in denen sich der nächstgelegene Mittelpunkt befindet, dann den Mittelpunkt jedes Clusters neu zu berechnen und diesen Vorgang bis zum Mittelpunkt zu wiederholen Der Punkt wird nicht mehr geändert oder erreicht eine vorgegebene Anzahl von Iterationen.

Der DBSCAN-Algorithmus ist ein dichtebasierter Clustering-Algorithmus. Seine Idee besteht darin, Datenpunkte mit einer Dichte über einem bestimmten Schwellenwert als Clusterzentren und andere Punkte als Rauschpunkte zu verwenden. Der Vorteil des DBSCAN-Algorithmus besteht darin, dass er das Clusterzentrum adaptiv finden kann und nicht empfindlich auf Rauschpunkte reagiert.

2. pandas

pandas ist eine häufig verwendete Datenanalysebibliothek in Python. Sie bietet einige Aggregatfunktionen wie Groupby, Pivot_Table usw., die zur Aggregation und statistischen Analyse von Datensätzen verwendet werden können. Bei der Clusteranalyse können Sie die Groupby-Funktion von Pandas verwenden, um den Datensatz gemäß angegebenen Spalten zu gruppieren und den Mittelpunkt des Clusters zu berechnen.

3. Anwendung der Clusteranalyse

Die Clusteranalyse kann auf verschiedene Bereiche wie Biologie, Soziologie, Finanzen usw. angewendet werden. Im Folgenden werden wir am Beispiel demografischer Daten kurz die Anwendung der Clusteranalyse vorstellen.

Wir verwenden die Pandas-Bibliothek, um einen demografischen Datensatz zu lesen, der Informationen wie Pro-Kopf-Einkommen, Pro-Kopf-BIP und Bevölkerungsdichte in jeder Region enthält. Zuerst haben wir den KMeans-Algorithmus der Scikit-Learn-Bibliothek verwendet, um eine Clusteranalyse des Datensatzes durchzuführen und die Daten in drei Cluster aufzuteilen. Der Code lautet wie folgt:

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['income','gdp','density']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(x)
labels_1 = kmeans.labels_

Als nächstes verwenden wir den DBSCAN-Algorithmus, um eine Clusteranalyse für den Datensatz durchzuführen, wobei wir den Radius auf 1 und die Mindestanzahl an Stichproben auf 5 setzen. Der Code lautet wie folgt:

from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=5)
dbscan.fit(x)
labels_2 = dbscan.labels_

Abschließend verwenden wir die Groupby-Funktion der Pandas-Bibliothek, um den Mittelwert jeder Gruppierung basierend auf „Region“ zu berechnen. Der Code lautet wie folgt:

result = data.groupby('region')[['income','gdp','density']].mean()

4. Zusammenfassung

Clusteranalyse ist eine wichtige Datenanalysemethode. In Python sind auch viele leistungsstarke Clusteranalysebibliotheken und -tools verfügbar, z. B. Scikit-Learn, Pandas usw. In praktischen Anwendungen können je nach Datenszenario unterschiedliche Clustering-Algorithmen und -Methoden ausgewählt werden, um Clusteranalysen und Data Mining durchzuführen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonClusteranalysetechniken in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!