Klasteryzacja danych to proces grupowania danych w taki sposób, aby elementy w jednym klastrze były podobne do siebie, a elementy w innych klastrach różniły się od siebie. Można to zrobić, używając różnych algorytmów klasteryzacji, takich jak:
- K-means
- DBSCAN
Aby wykonać klasteryzację danych w pandas, najpierw należy zaimportować odpowiednie biblioteki i przygotować dane do klasteryzacji. W przypadku algorytmu K-means należy również wybrać liczbę klastrów, które chcemy utworzyć.
Oto przykład, jak przeprowadzić klasteryzację za pomocą algorytmu K-means w pandas:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# Wczytaj dane do ramki danych pandas
df = pd.read_csv('data.csv')
# Wybierz kolumny z ramki danych, które chcesz użyć do klasteryzacji
X = df[['col1', 'col2']]
# Ustaw liczbę klastrów
k = 3
# Utwórz model K-means
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
# Wytrenuj model na danych
kmeans.fit(X)
# Przypisz każdy punkt do klastra
df['cluster'] = kmeans.predict(X)
# Wyświetl ramkę danych z klastrami
print(df)
W tym przykładzie tworzymy trzy klastry za pomocą algorytmu K-means i przypisujemy każdy punkt do jednego z nich. Otrzymujemy ramkę danych z dodatkową kolumną cluster, w której zapisane są numery klastrów dla każdego punktu.