ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.04.2024
Просмотров: 8
Скачиваний: 0
-
В набор данных добавляется ещё один столбец - cluster, который показывает, к какому из двух кластеров принадлежит данная строка. Также выводятся первые 15 строк набора данных, чтобы убедиться, что этот столбец добавлен.
Рисунок 25 – Добавление столбца cluster
-
С помощью метода describe() просматриваются средние значения по каждому из столбцов, а также их средние отклонения.
Рисунок 26 – Средние значения данных.
-
Строится график деления клиентов по столбцу «HeartDisease» с помощью команды sns.pairplot(dataframe, hue = 'HeartDisease').
Рисунок 27 – График деления клиентов по столбцу «HeartDisease»
Исходя из графика, нельзя точно определить, какие именно признаки оказывают наибольшее влияние на признак.
ВЫВОД
В ходе выполнения лабораторной работы я изучил алгоритмы и методы кластерного анализа на практике. Я выполнил кластеризацию объектов с помощью иерархического агломеративного метода и метода k-средних. Я выбрал подходящую метрику расстояния, построил дендрограмму и рассчитал оптимальное число кластеров. Я также описал полученные кластеры в терминах предметной области и дал каждому кластеру условное наименование с учетом значимости признаков, повлиявших на выделение кластеров.
В результате работы я пришел к выводу, что кластеризация может быть полезным инструментом для анализа данных и выделения групп объектов с похожими характеристиками. Однако, необходимо тщательно подбирать параметры алгоритмов кластеризации и проводить предварительную обработку данных для достижения наилучших результатов. В целом, лабораторная работа была интересной и познавательной.
Посмотреть на реализацию лабораторной работы в Colab можно по следующей ссылке:
https://colab.research.google.com/drive/1PEc2ILK2NWmac-DjqrdPqrcuEaZgqyUC?usp=sharing
