Aplikasi teknologi pengelompokan dalam Python: kaedah analisis data dan panduan operasi

Pengelompokkan data ialah teknik analisis data yang biasa digunakan yang boleh membantu kami mengumpulkan dan menganalisis sejumlah besar data untuk mendapatkan cerapan dan pemahaman yang lebih mendalam. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai algoritma pengelompokan untuk pengelompokan data, seperti K-Means, pengelompokan hierarki, DBSCAN, dll. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan teknologi pengelompokan dalam Python untuk analisis data dan memberikan contoh kod Python yang sepadan.

1. Konsep asas pengelompokan data
Sebelum memahami cara menggunakan Python untuk pengelompokan data, kita perlu memahami beberapa konsep dan pengetahuan asas. Pengelompokan data ialah teknik untuk mengelompokkan titik data yang serupa ke dalam kumpulan Semakin serupa titik data dalam kumpulan, semakin kurang sama titik data di antara kumpulan. Dalam pengelompokan, kita biasanya mentakrifkan persamaan sebagai ukuran jarak atau persamaan. Ukuran jarak yang biasa digunakan termasuk jarak Euclidean, jarak Manhattan, jarak kosinus, dsb., manakala ukuran persamaan yang biasa digunakan termasuk pekali korelasi Pearson, pekali persamaan Jaccard, dsb. Berdasarkan jarak atau ukuran persamaan antara titik data, kita boleh membina model pengelompokan Dalam model pengelompokan, kita biasanya menganggap set titik data yang sama sebagai kelompok yang sama.

2. Algoritma pengelompokan dalam Python
Python menyediakan pelbagai algoritma pengelompokan ini biasanya dirangkumkan dalam scikit-learn, SciPy dan perpustakaan lain dan boleh dipanggil dengan mudah. Beberapa algoritma pengelompokan biasa diperkenalkan di bawah:

1.Algoritma K-means
Algoritma K-means ialah algoritma pengelompokan berdasarkan titik tengah, dengan menetapkan titik data ke titik tengah terdekat dan menggerakkan titik tengah Mengumpul semula titik data secara berulang ke pusat semua titik data yang diberikan kepadanya. Kelebihan algoritma K-means ialah ia mudah dan cekap, tetapi hadnya terletak pada keperluan untuk menentukan bilangan kluster terlebih dahulu.

2. Algoritma pengelompokan hierarki
Algoritma pengelompokan hierarki membina model pengelompokan berdasarkan jarak yang dikira atau ukuran persamaan Ia biasanya dibahagikan kepada dua jenis: aglomeratif (bawah ke atas) dan pembahagian (Kaedah atas-bawah). kaedah menggunakan pendekatan bawah ke atas untuk membina kelompok, manakala kaedah pembahagian menggunakan pendekatan atas ke bawah.

3. Algoritma DBSCAN
Algoritma DBSCAN ialah algoritma pengelompokan ketumpatan yang membentuk kelompok dengan mencari kawasan yang mempunyai ketumpatan tempatan tertinggi. Kelebihan algoritma DBSCAN ialah ia tidak perlu menyatakan bilangan kluster terlebih dahulu dan boleh menemui kluster dalam sebarang bentuk.

3 Gunakan Python untuk pengelompokan data
Berikut ialah contoh penggunaan algoritma K-means untuk pengelompokan data. Contoh ini menggunakan set data Iris, yang mengandungi 150 sampel Setiap sampel mengandungi 4 ciri Matlamatnya adalah untuk mengelompokkan bunga iris berdasarkan 4 ciri ini.

# 导入必要的包
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据集
iris = load_iris()

# 转换成dataframe格式
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 创建聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 拟合模型
kmeans.fit(iris_df)

# 取出聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 将聚类结果可视化
colors = ['red', 'blue', 'green']
for i in range(len(colors)):
    x = iris_df.iloc[:, 0][labels == i]
    y = iris_df.iloc[:, 1][labels == i]
    plt.scatter(x, y, c=colors[i])
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

Kod di atas menggunakan model KMeans dalam perpustakaan scikit-learn untuk membahagikan set data iris kepada 3 kelompok. Selain itu, kami juga boleh mencuba algoritma pengelompokan lain dan memilih berdasarkan ciri dan keperluan sebenar data.

IV Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan konsep asas pengelompokan data, memperkenalkan algoritma pengelompokan yang biasa digunakan dalam Python dan menyediakan contoh penggunaan algoritma K-means untuk pengelompokan data. Dalam aplikasi praktikal, kita harus memilih algoritma pengelompokan yang sesuai berdasarkan ciri dan keperluan yang berbeza, dan melakukan pelarasan parameter model, penilaian keputusan, dan pengoptimuman untuk mendapatkan hasil pengelompokan yang lebih tepat dan praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi teknologi pengelompokan dalam Python: kaedah analisis data dan panduan operasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!