titanic聚类分析

在 Titanic 数据集的聚类分析中，我们通常会使用该数据集中乘客的各种特征（如年龄、性别、船票等级、票价、登船港口等）来进行无监督学习，目的是发现乘客群体之间的自然分组或模式。聚类可以帮助我们理解哪些乘客有着相似的特征和可能的命运，例如生存率。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 数据预处理：加载数据并处理缺失值、编码分类变量（如性别）为数值形式。
2. 特征选择：选取对聚类结果影响较大的特征，如年龄、社会经济地位（通过票价和船票等级）、家庭成员数量等。
3. 聚类算法：选择合适的聚类算法，如 K-means、层次聚类（如DBSCAN）、谱聚类或基于密度的 DBSCAN 等。
4. 聚类执行：应用所选算法对数据进行聚类，得到乘客的不同群组。
5. 结果解读：观察每个聚类中的乘客特征，比如哪个群组的生存率较高或较低，是否与某些特定因素有关。
6. 可视化：用散点图或热力图展示聚类结果，以便直观地理解各个群组的分布。