Python でのクラスター分析手法

ビッグデータ技術の発展に伴い、重要なデータ分析手法としてクラスター分析がますます注目を集めています。 Python 言語には、scikit-learn、pandas などの強力なクラスター分析ライブラリやツールも多数あります。今日は、Python でのクラスター分析テクニックを紹介します。

1.クラスター分析とは何ですか?

クラスター分析は、データを分類するための教師なし学習手法です。グループ内のデータ ポイント間の差異ができる限り小さくなるように、データ セット内の類似性を分析することによってデータ ポイントをいくつかのグループに分割します。グループ間のデータ点の差はできるだけ大きくなります。クラスター分析は生物学、社会学、金融などさまざまな分野に応用できます。

2. Python のクラスター分析ライブラリ

Python には、scikit-learn、pandas などの強力なクラスター分析ライブラリとツールが多数あります。以下に、非常に一般的に使用される 2 つのクラスター分析ライブラリを紹介します:

1. scikit-learn

scikit-learn は、Python で最も人気のある機械学習ライブラリの 1 つです。クラスター分析を含む、多くの古典的な機械学習アルゴリズムが組み込まれています。 scikit-learn では、KMeans や DBSCAN などのクラスタリング アルゴリズムを使用できます。

KMeans アルゴリズムは、データセットを K 個のクラスターに分割する、一般的に使用されるクラスタリング アルゴリズムです。 KMeans アルゴリズムの基本的な考え方は次のとおりです。まず K 個の中心点をランダムに選択し、次に最も近い中心点が位置するクラスターにデータ ポイントを割り当てます。次に各クラスターの中心点を再計算し、中心点が得られるまでこのプロセスを繰り返します。点が特定されました。点は変化しなくなるか、または所定の反復回数に達します。

DBSCAN アルゴリズムは、密度ベースのクラスタリング アルゴリズムであり、一定のしきい値より高い密度を持つデータ ポイントをクラスターの中心として使用し、その他のポイントをノイズ ポイントとして使用するという考え方です。 DBSCAN アルゴリズムの利点は、クラスターの中心を適応的に見つけることができ、ノイズ ポイントの影響を受けないことです。

2. pandas

pandas は、Python で一般的に使用されるデータ分析ライブラリであり、groupby、pivot_table などのいくつかの集計関数を提供します。データセットの集計と統計、分析。クラスター分析では、pandas の groupby 関数を使用して、指定された列に従ってデータ セットをクラスター化し、クラスターの中心点を計算できます。

3. クラスター分析の応用

クラスター分析は、生物学、社会学、金融など、さまざまな分野に応用できます。以下では、人口統計データを例として、クラスター分析のアプリケーションを簡単に紹介します。

パンダ ライブラリを使用して、各地域の一人当たり収入、一人当たり GDP、人口密度などの情報が含まれる人口統計データ セットを読み取ります。まず、scikit-learn ライブラリの KMeans アルゴリズムを使用してデータセットに対してクラスター分析を実行し、データを 3 つのクラスターに分割しました。コードは次のとおりです。

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['income','gdp','density']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(x)
labels_1 = kmeans.labels_

次に、DBSCAN アルゴリズムを使用してデータ セットに対してクラスター分析を実行し、半径を 1 に、最小サンプル数を 5 に設定します。コードは次のとおりです。

from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=5)
dbscan.fit(x)
labels_2 = dbscan.labels_

最後に、pandas ライブラリの groupby 関数を使用して、「地域」に基づいて各グループの平均を計算します。コードは次のとおりです:

result = data.groupby('region')[['income','gdp','density']].mean()

4. 概要

クラスター分析は重要なデータ分析方法であり、Python では scikit -learn などの強力なクラスター分析ライブラリやツールも利用できます。 、パンダなど。実際のアプリケーションでは、特定のデータ シナリオに応じてさまざまなクラスタリング アルゴリズムと方法を選択して、クラスター分析とデータ マイニングを実行できます。

以上がPython でのクラスター分析手法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。