Python怎么对多属性进行聚类分析

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对多属性进行聚类分析可以使用 Python 中的 scikit-learn 库中的 KMeans 算法。

以下是一种对多属性进行聚类分析的步骤:

  1. 导入所需的库和数据集:

    from sklearn.cluster import KMeans
    import pandas as pd
    
    # 导入数据集
    dataset = pd.read_csv('dataset.csv')
    
  2. 数据预处理:

    对于多属性的聚类分析,需要将数据集中的每个属性进行归一化处理,确保各个属性具有相同的重要性。

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    # 标准化数据集
    scaler = StandardScaler()
    scaled_dataset = scaler.fit_transform(dataset)
    
  3. 使用 KMeans 算法进行聚类分析:

    在进行聚类分析之前,需要确定聚类的数量。可以使用肘部法则(elbow method)来选择最优的聚类数量。

    # 寻找最优的聚类数量
    wcss = []
    for i in range(1, 11):
        kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42)
        kmeans.fit(scaled_dataset)
        wcss.append(kmeans.inertia_)
    
    # 绘制肘部法则图形
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(range(1, 11), wcss)
    plt.xlabel('Number of clusters')
    plt.ylabel('WCSS')
    plt.show()
    

    根据肘部法则图形,选择使 WCSS 值变化趋于平缓的聚类数量。

  4. 进行聚类分析:

    使用确定的聚类数量进行聚类分析。

    # 使用最优的聚类数量进行聚类分析
    kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)
    kmeans.fit(scaled_dataset)
    
    # 获取聚类结果
    clusters = kmeans.predict(scaled_dataset)
    

    聚类结果将会保存在 clusters 变量中,表示每个样本所属的聚类。

  5. 可视化聚类结果:

    可以使用 matplotlib 库将聚类结果可视化。

    # 绘制聚类结果的散点图
    plt.scatter(dataset[' 属性 1 '], dataset[' 属性 2 '], c=clusters)
    plt.xlabel('Attribute 1')
    plt.ylabel('Attribute 2')
    plt.show()
    

    散点图中不同颜色的点表示不同的聚类。

以上是一种基本的多属性聚类分析的步骤,根据具体的需求和数据集的特点,还可以根据需要进行调整和扩展。

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正文完
 
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