聚类分析实例研究python

聚类分析是一种无监督学习方法，可以将数据集中的样本分成不同的组，每组内部的样本相似度较高，不同组之间的样本相似度较低。在Python中，可以使用scikit-learn库进行聚类分析。以下是一个简单的聚类分析实例研究：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

在上述代码中，我们首先生成了一个包含100个样本、每个样本有2个特征的随机数据集。然后使用KMeans算法将数据集分成3个组，并输出每个样本所属的组别。

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聚类分析实例研究python 撑死

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成自然分组或簇，相似的对象归于同一簇，而不同簇内的对象之间差异较大。在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来进行聚类分析，它提供了许多流行的算法如K-Means、层次聚类等。

例如，我们有一个电商网站用户的行为数据，想找出用户的消费习惯群体：

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 假设你已经有了用户数据df，包含特征如购买频率、平均消费额等
data = df[['frequency', 'average_spending']]

# 将数据标准化处理（因为KMeans对数值范围敏感）
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 定义模型并选择k值，比如基于肘部法则（Elbow Method）选择3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(scaled_data)

# 添加聚类标签到原始数据
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 现在你可以查看每个簇的用户特性，比如每个簇的平均购买频率和消费额
print(data.groupby('cluster').mean())

系统聚类分析实例python

系统聚类分析是一种无监督学习技术，它用于将数据集中的对象分组成相似的组，也就是我们通常所说的“簇”。Python中有许多库可以实现这个过程，比如scikit-learn就是其中一个常用的选择。

一个简单的系统聚类分析实例，我们可以使用K-means算法，步骤如下：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备示例数据，比如二维的鸢尾花数据集（Iris dataset）：

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris().data

3. 创建KMeans模型并指定簇的数量：

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

4. 拟合数据：

kmeans.fit(data)

5. 获取簇标签和中心点：

labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

6. 可视化结果：

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], s=300, c='red', alpha=0.5)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.show()

在这个例子中，我们根据两个特征对鸢尾花进行了聚类，并通过散点图展示了结果。