Implementering på Verklig Datamängd
Efter att ha övat på K-means med testdata kan du nu tillämpa det på en verklig datamängd: wine dataset. Verkliga datamängder innebär komplexiteter som otydliga klusterstrukturer och varierande skalor på attribut, vilket ger en mer praktisk klustringsutmaning.
Du använder funktionen datasets.load_wine() för att ladda denna datamängd. Wine dataset innehåller olika attribut för olika viner. Målet är att undersöka om K-means kan identifiera kluster som återspeglar vinslikheter baserat på dessa attribut.
Verklig data kräver ofta förbehandling. Skalning av attribut kan behövas för att säkerställa att alla attribut bidrar lika mycket till avståndsberäkningarna i K-means.
För att hitta det optimala antalet kluster använder du återigen:
-
WSS-metoden: analysera elbow-diagrammet för ett intervall av K-värden. Elbows kan vara mindre tydliga i verklig data;
-
Silhouette score-metoden: granska Silhouette-diagrammet och genomsnittliga poäng för att hitta bästa K. Poängen kan vara mer varierande än med testdata.
Visualiseringar är avgörande för att förstå resultaten:
-
Plottning av 3 utvalda attribut i ett 3D-diagram av wine-datat möjliggör visuell inspektion av datadistributionen i ett reducerat attribututrymme, utan att använda dimensionsreduktion;
-
WSS-diagram för identifiering av elbow;
-
Silhouette-diagram för klusterkvalitet.
K-means-kluster visualiserade i 3-attributs 3D-diagram av wine-datat, vilket visar klustertilldelningar inom detta reducerade attribututrymme.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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!
Completion rate improved to 2.94Implementering på Verklig Datamängd
Svep för att visa menyn
Efter att ha övat på K-means med testdata kan du nu tillämpa det på en verklig datamängd: wine dataset. Verkliga datamängder innebär komplexiteter som otydliga klusterstrukturer och varierande skalor på attribut, vilket ger en mer praktisk klustringsutmaning.
Du använder funktionen datasets.load_wine() för att ladda denna datamängd. Wine dataset innehåller olika attribut för olika viner. Målet är att undersöka om K-means kan identifiera kluster som återspeglar vinslikheter baserat på dessa attribut.
Verklig data kräver ofta förbehandling. Skalning av attribut kan behövas för att säkerställa att alla attribut bidrar lika mycket till avståndsberäkningarna i K-means.
För att hitta det optimala antalet kluster använder du återigen:
-
WSS-metoden: analysera elbow-diagrammet för ett intervall av K-värden. Elbows kan vara mindre tydliga i verklig data;
-
Silhouette score-metoden: granska Silhouette-diagrammet och genomsnittliga poäng för att hitta bästa K. Poängen kan vara mer varierande än med testdata.
Visualiseringar är avgörande för att förstå resultaten:
-
Plottning av 3 utvalda attribut i ett 3D-diagram av wine-datat möjliggör visuell inspektion av datadistributionen i ett reducerat attribututrymme, utan att använda dimensionsreduktion;
-
WSS-diagram för identifiering av elbow;
-
Silhouette-diagram för klusterkvalitet.
K-means-kluster visualiserade i 3-attributs 3D-diagram av wine-datat, vilket visar klustertilldelningar inom detta reducerade attribututrymme.
Tack för dina kommentarer!
