Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

этого примера давайте использовать набор данных Iris, который содержит информацию о различных видах ирисов. Наша задача будет состоять в кластеризации этих ирисов на основе их характеристик.

      Описание задачи:

      Набор данных Iris содержит четыре признака: длину и ширину чашелистиков и лепестков ирисов. Мы будем использовать эти признаки для кластеризации ирисов на несколько групп.

      Описание хода решения:

      1. Загрузка данных: Мы загрузим данные и посмотрим на них, чтобы понять их структуру.

      2. Предварительная обработка данных: Если потребуется, мы выполним предварительную обработку данных, такую как масштабирование функций.

      3. Кластеризация: Мы применим выбранный метод кластеризации (например, k-средних или иерархическую кластеризацию) к данным.

      4. Визуализация результатов: Для лучшего понимания кластеризации мы визуализируем результаты, используя графики.

      Давайте перейдем к коду.

      Для начала нам нужно загрузить набор данных Iris. Мы будем использовать библиотеку `scikit-learn`, которая предоставляет доступ к этому набору данных. Загрузим данные и посмотрим на них.

      ```python

      from sklearn.datasets import load_iris

      # Загрузка данных Iris

      iris = load_iris()

      # Просмотр информации о данных

      print(iris.DESCR)

      ```

      Этот код загружает данные Iris и выводит их описание, чтобы мы могли понять структуру набора данных и его признаки.

      После того, как мы ознакомились с данными, мы можем приступить к кластеризации. Для этого давайте выберем метод кластеризации, например, метод k-средних.

      ```python

      from sklearn.cluster import KMeans

      # Инициализация модели k-средних

      kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)

      # Обучение модели на данных

      kmeans.fit(iris.data)

      # Получение меток кластеров для каждого объекта

      labels = kmeans.labels_

      ```

      Здесь мы инициализируем модель k-средних с 3 кластерами и обучаем её на данных Iris. Затем мы получаем метки кластеров для каждого объекта.

      Наконец, мы можем визуализировать результаты кластеризации, чтобы лучше понять структуру данных.

      ```python

      import matplotlib.pyplot as plt

      # Визуализация кластеров

      plt.scatter(iris.data[:, 0], iris.data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')

      plt.xlabel('Sepal length')

      plt.ylabel('Sepal width')

      plt.title('Clusters')

      plt.show()

      ```

      Этот код создает график, на котором каждый объект данных представлен точкой, а цвет точек указывает на принадлежность к кластеру. Таким образом, мы можем визуально оценить результаты кластеризации.

      Таким образом, мы можем выполнить кластеризацию набора данных Iris с помощью метода k-средних и визуализировать результаты, чтобы лучше понять структуру данных.

      Пример 2

      Давайте рассмотрим другую задачу кластеризации с использованием набора данных "Mall Customer Segmentation", который содержит информацию о клиентах торгового центра. Наша цель будет состоять в кластеризации клиентов на основе их характеристик для выделения различных сегментов клиентов.

      Описание задачи:

      Набор