【python】python种子数据集——聚类分析建模(源码+数据集)【独一无二】

简介: 【python】python种子数据集——聚类分析建模(源码+数据集)【独一无二】


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一、要求

聚类任务建模分析:data目录中的data2.csv提供了一个种子数据集,该数据集包含了不同种类的种子以及它们的多个特征(如区域、周长、紧凑度等)。你的任务是:

  1. 对数据进行预处理,包括必要的特征缩放和编码。(6分)
  2. 使用选择聚类算法对种子进行聚类。(6分)
  3. 选择适当的指标,确定最佳的聚类数目,并评估聚类的效果。(6分)
  4. 可视化聚类结果,并解释不同聚类之间的区别和相似性。(6分)
  5. 讨论聚类结果在实际应用中的潜在用途。(6分)

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二、代码分析

  1. 数据导入和预处理
  • 使用 Pandas 库读取 CSV 文件,并将数据存储在 DataFrame 中。
  • 选择要进行特征缩放的列,然后使用 StandardScaler 进行标准化处理。
data = pd.read_csv("data2.csv")
features = df.columns[:-1]
  1. 寻找最优聚类数
  • 使用轮廓系数(silhouette score)来确定最佳的聚类数量。
  • 遍历不同的聚类数,训练 KMeans 模型,并计算轮廓系数。
  • 选择轮廓系数最高的聚类数作为最优聚类数。
silhouette_scores = []
for k in range(2, 9):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    kmeans.fit(df_scaled)
    # 略....
optimal_k = range(2, 9)[silhouette_scores.index(max(silhouette_scores))]
print(f'Optimal number of clusters: {optimal_k}')

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  1. 绘制轮廓系数的折线图
  • 使用 Matplotlib 绘制不同聚类数对应的轮廓系数。
  • 通过折线图观察轮廓系数的变化趋势,找到最优聚类数。
plt.title('Silhouette Score for Different Number of Clusters')
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Silhouette Score')
plt.xticks(range(2, 9))
plt.grid(True)
plt.show()

  1. 聚类及可视化
  • 使用最优聚类数进行 KMeans 聚类。
  • 使用 PCA 进行数据降维,将数据可视化到二维空间。
  • 使用 Matplotlib 绘制聚类结果的散点图。
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
# 略 ...
plt.scatter(df_pca[:, 0], df_pca[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', label=f'Cluster')
plt.title('Cluster Visualization with PCA')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.colorbar(label='Cluster')
plt.show()

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  1. 绘制柱状图显示各个簇的数量
  • 使用 Matplotlib 绘制柱状图,展示各个簇的数量分布。
plt.hist(clusters, bins=optimal_k, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Histogram of Clusters')
plt.xlabel('Cluster')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(range(optimal_k))
plt.grid(True)
plt.show()

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