Techniques d'analyse de cluster en Python

Avec le développement de la technologie du Big Data, l'analyse cluster, en tant que méthode importante d'analyse des données, a attiré de plus en plus d'attention. Dans le langage Python, il existe également de nombreuses bibliothèques et outils puissants d'analyse de cluster, tels que scikit-learn, pandas, etc. Aujourd'hui, nous allons présenter les techniques d'analyse de cluster en Python.

1. Qu'est-ce que l'analyse cluster ?

L'analyse cluster est une méthode d'apprentissage non supervisée pour classer les données. Elle divise les points de données en plusieurs groupes en analysant les similitudes dans l'ensemble de données, afin que les différences entre les points de données au sein du groupe soient aussi petites que possible, et entre les groupes. la différence entre les points de données est aussi grande que possible. L'analyse clusterisée peut être appliquée à divers domaines, tels que la biologie, la sociologie, la finance, etc.

2. Bibliothèques d'analyse de cluster en Python

En Python, il existe de nombreuses bibliothèques et outils d'analyse de cluster puissants, tels que scikit-learn, pandas, etc. Ci-dessous, nous présenterons deux bibliothèques d'analyse de cluster très couramment utilisées :

1. scikit-learn

scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires en Python. Elle intègre de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique classiques, y compris le clustering. analyse de classe. Dans scikit-learn, des algorithmes de clustering tels que KMeans et DBSCAN peuvent être utilisés.

L'algorithme KMeans est un algorithme de clustering couramment utilisé, qui divise l'ensemble de données en K clusters. L'idée de base de l'algorithme KMeans est la suivante : sélectionnez d'abord au hasard K points centraux, puis attribuez les points de données aux clusters où se trouve le point central le plus proche, puis recalculez le point central de chaque cluster et répétez ce processus jusqu'à ce que le centre soit atteint. le point est localisé. Le point ne change plus ou n'atteint pas un nombre d'itérations prédéterminé.

L'algorithme DBSCAN est un algorithme de clustering basé sur la densité. Son idée est d'utiliser des points de données avec une densité supérieure à un certain seuil comme centres de cluster et d'autres points comme points de bruit. L'avantage de l'algorithme DBSCAN est qu'il peut trouver le centre du cluster de manière adaptative et n'est pas sensible aux points de bruit.

2. pandas

pandas est une bibliothèque d'analyse de données couramment utilisée en Python. Elle fournit des fonctions d'agrégation, telles que groupby, pivot_table, etc., qui peuvent être utilisées pour l'agrégation et l'analyse statistique d'ensembles de données. Dans l'analyse cluster, vous pouvez utiliser la fonction groupby de pandas pour regrouper l'ensemble de données en fonction des colonnes spécifiées et calculer le point central du cluster.

3. Application de l'analyse cluster

L'analyse cluster peut être appliquée à divers domaines, tels que la biologie, la sociologie, la finance, etc. Ci-dessous, nous prendrons les données démographiques comme exemple pour présenter brièvement l'application de l'analyse groupée.

Nous utilisons la bibliothèque pandas pour lire un ensemble de données démographiques, qui contient des informations telles que le revenu par habitant, le PIB par habitant et la densité de population dans chaque région. Tout d'abord, nous avons utilisé l'algorithme KMeans de la bibliothèque scikit-learn pour effectuer une analyse de cluster sur l'ensemble de données et divisé les données en 3 clusters. Le code est le suivant :

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_

Ensuite, nous utilisons l'algorithme DBSCAN pour effectuer une analyse groupée sur l'ensemble de données, en définissant le rayon sur 1 et le nombre minimum d'échantillons sur 5. Le code est le suivant :

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

Enfin, nous utilisons la fonction groupby de la bibliothèque pandas pour calculer la moyenne de chaque regroupement en fonction de la « région ». Le code est le suivant :

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

4. Résumé

L'analyse de cluster est une méthode d'analyse de données importante. Il existe également de nombreuses bibliothèques et outils d'analyse de cluster puissants disponibles en Python, tels que scikit-learn, pandas, etc. Dans les applications pratiques, différents algorithmes et méthodes de clustering peuvent être sélectionnés en fonction de scénarios de données spécifiques pour effectuer une analyse de cluster et une exploration de données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!