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标题:Python 数据挖掘分析案例之聚类探索

一、引言

在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据,数据挖掘作为一种从大量数据中发现潜在模式和知识的技术,正逐渐受到广泛关注,聚类分析作为数据挖掘的重要方法之一,能够将数据对象划分为不同的类或簇,使得同一簇内的对象具有较高的相似性,而不同簇之间的对象具有较大的差异性,本文将以 Python 3 为工具,通过一个具体的案例展示聚类分析在数据挖掘中的应用。

二、数据准备

我们将使用 Python 的pandas 库和scikit-learn 库来处理和分析数据,我们需要导入所需的库:

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

我们将读取一个包含学生成绩数据的 CSV 文件:

data = pd.read_csv('student_scores.csv')

该数据文件包含了学生的姓名、数学成绩、语文成绩和英语成绩等信息,我们可以使用head() 方法查看数据的前几行:

data.head()

三、数据预处理

在进行聚类分析之前,我们需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据标准化等步骤。

1、数据清洗:由于数据中可能存在缺失值或异常值,我们需要对数据进行清洗,在本案例中,我们可以使用dropna() 方法删除包含缺失值的行:

data = data.dropna()

2、特征选择:聚类分析通常需要选择与聚类目标相关的特征,在本案例中,我们可以选择学生的数学成绩、语文成绩和英语成绩作为聚类特征。

3、数据标准化:为了使不同特征的数值具有可比性,我们需要对数据进行标准化处理,在 Python 中,我们可以使用StandardScaler 类来实现数据标准化:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data[['math_score', 'chinese_score', 'english_score']])

四、聚类分析

在数据预处理完成后,我们可以使用KMeans 类进行聚类分析。KMeans 类的主要参数包括n_clusters(聚类数)、init(初始化方法)、max_iter(最大迭代次数)等,在本案例中,我们可以通过试验不同的聚类数来找到最优的聚类结果。

kmeans_models = []
inertias = []
for k in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10)
    kmeans.fit(data_scaled)
    kmeans_models.append(kmeans)
    inertias.append(kmeans.inertia_)

在上述代码中,我们使用了一个循环来创建不同聚类数的KMeans 模型,并计算每个模型的惯性(inertia),惯性是指每个样本到其所属簇中心的距离之和,它可以用来衡量聚类的紧凑性。

我们可以使用matplotlib 库绘制惯性随聚类数变化的曲线,以确定最优的聚类数:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(range(2, 11), inertias)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.title('Elbow Method')
plt.show()

从上述曲线可以看出,当聚类数为 3 时,惯性开始趋于平稳,我们可以选择聚类数为 3 进行聚类分析。

kmeans = kmeans_models[2]
labels = kmeans.labels_

五、结果分析

在得到聚类结果后,我们可以对每个簇的特征进行分析,以了解不同簇的学生在成绩上的差异。

cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
cluster_labels = np.unique(labels)
for label in cluster_labels:
    cluster_data = data[data['cluster'] == label]
    print(f'Cluster {label}:')
    print('Average Math Score:', cluster_data['math_score'].mean())
    print('Average Chinese Score:', cluster_data['chinese_score'].mean())
    print('Average English Score:', cluster_data['english_score'].mean())
    print()

从上述结果可以看出,不同簇的学生在成绩上存在明显的差异,簇 0 的学生在数学和英语成绩上表现较好,而簇 2 的学生在语文成绩上表现较好。

六、结论

通过本次案例分析,我们展示了如何使用 Python 3 进行聚类分析,聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在模式和知识,为企业和组织的决策提供支持,在实际应用中,我们需要根据具体的问题和数据特点选择合适的聚类算法和参数,并对聚类结果进行深入分析和解释。

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