Implementierung an Einem Realen Datensatz
Nachdem Sie K-Means an Beispieldaten geübt haben, können Sie es nun auf einen realen Datensatz anwenden: den Wine-Datensatz. Reale Datensätze weisen Komplexitäten wie unklare Clusterstrukturen und unterschiedliche Merkmals-Skalen auf und bieten somit eine praxisnähere Clustering-Herausforderung.
Sie verwenden die Funktion datasets.load_wine(), um diesen Datensatz zu laden. Der Wine-Datensatz enthält verschiedene Attribute unterschiedlicher Weine. Ziel ist es zu prüfen, ob K-Means Cluster erkennen kann, die Weinähnlichkeiten anhand dieser Attribute widerspiegeln.
Reale Daten erfordern häufig eine Vorverarbeitung. Merkmals-Skalierung kann notwendig sein, damit alle Merkmale gleichwertig in die Distanzberechnung von K-Means einfließen.
Um die optimale Clusteranzahl zu bestimmen, verwenden Sie erneut:
-
WSS-Methode: Analyse des Elbow-Plots für verschiedene K-Werte. Bei realen Daten sind Knicke oft weniger deutlich;
-
Silhouette-Score-Methode: Auswertung des Silhouette-Plots und der durchschnittlichen Scores zur Bestimmung des besten K. Die Scores können variabler sein als bei Beispieldaten.
Visualisierungen sind entscheidend für das Verständnis der Ergebnisse:
-
Darstellung von 3 ausgewählten Merkmalen in einem 3D-Plot des Wine-Datensatzes, um die Verteilung der Daten im reduzierten Merkmalsraum visuell zu inspizieren, ohne Dimensionsreduktion;
-
WSS-Plot zur Identifikation des Elbows;
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Silhouette-Plot zur Bewertung der Clusterqualität.
K-Means-Cluster visualisiert im 3-Merkmals-3D-Plot des Wine-Datensatzes, wobei die Clusterzugehörigkeiten in diesem reduzierten Merkmalsraum dargestellt werden.
Danke für Ihr Feedback!
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Can you explain why feature scaling is important for K-means clustering?
How do I interpret the elbow and silhouette plots for choosing the optimal number of clusters?
Can you describe how the 3D plot helps in visualizing the clusters in the wine dataset?
Awesome!
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Sie verwenden die Funktion datasets.load_wine(), um diesen Datensatz zu laden. Der Wine-Datensatz enthält verschiedene Attribute unterschiedlicher Weine. Ziel ist es zu prüfen, ob K-Means Cluster erkennen kann, die Weinähnlichkeiten anhand dieser Attribute widerspiegeln.
Reale Daten erfordern häufig eine Vorverarbeitung. Merkmals-Skalierung kann notwendig sein, damit alle Merkmale gleichwertig in die Distanzberechnung von K-Means einfließen.
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WSS-Methode: Analyse des Elbow-Plots für verschiedene K-Werte. Bei realen Daten sind Knicke oft weniger deutlich;
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Silhouette-Score-Methode: Auswertung des Silhouette-Plots und der durchschnittlichen Scores zur Bestimmung des besten K. Die Scores können variabler sein als bei Beispieldaten.
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Darstellung von 3 ausgewählten Merkmalen in einem 3D-Plot des Wine-Datensatzes, um die Verteilung der Daten im reduzierten Merkmalsraum visuell zu inspizieren, ohne Dimensionsreduktion;
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WSS-Plot zur Identifikation des Elbows;
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Silhouette-Plot zur Bewertung der Clusterqualität.
K-Means-Cluster visualisiert im 3-Merkmals-3D-Plot des Wine-Datensatzes, wobei die Clusterzugehörigkeiten in diesem reduzierten Merkmalsraum dargestellt werden.
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