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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:
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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')
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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)
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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。
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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。 -
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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