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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