Реалізація на Реальному Наборі Даних
Після практики з K-means на тестових даних, тепер можна застосувати його до реального набору даних: wine dataset. Реальні набори даних мають складності, такі як нечіткі структури кластерів та різні масштаби ознак, що створює більш практичне завдання кластеризації.
Використовуйте функцію datasets.load_wine() для завантаження цього набору даних. Wine dataset містить різні характеристики різних вин. Мета — перевірити, чи зможе K-means виявити кластери, що відображають подібності вин за цими характеристиками.
Реальні дані часто потребують попередньої обробки. Масштабування ознак може бути необхідним, щоб усі ознаки однаково впливали на обчислення відстаней у K-means.
Для визначення оптимальної кількості кластерів знову використовуйте:
-
Метод WSS: аналізуйте elbow plot для різних значень K. На реальних даних "лікоть" може бути менш вираженим;
-
Метод Silhouette score: переглядайте Silhouette plot та середні значення для пошуку найкращого K. Оцінки можуть бути більш варіативними, ніж на тестових даних.
Візуалізації є ключем до розуміння результатів:
-
Побудова 3D-графіка за трьома вибраними ознаками вина дозволяє візуально оцінити розподіл даних у зменшеному ознаковому просторі, без використання методів зниження розмірності;
-
WSS-графік для визначення "ліктя";
-
Silhouette-графік для оцінки якості кластерів.
Кластери K-means візуалізовані на 3D-графіку за трьома ознаками wine dataset, що демонструє розподіл кластерів у цьому зменшеному ознаковому просторі.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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 2.94Реалізація на Реальному Наборі Даних
Свайпніть щоб показати меню
Після практики з K-means на тестових даних, тепер можна застосувати його до реального набору даних: wine dataset. Реальні набори даних мають складності, такі як нечіткі структури кластерів та різні масштаби ознак, що створює більш практичне завдання кластеризації.
Використовуйте функцію datasets.load_wine() для завантаження цього набору даних. Wine dataset містить різні характеристики різних вин. Мета — перевірити, чи зможе K-means виявити кластери, що відображають подібності вин за цими характеристиками.
Реальні дані часто потребують попередньої обробки. Масштабування ознак може бути необхідним, щоб усі ознаки однаково впливали на обчислення відстаней у K-means.
Для визначення оптимальної кількості кластерів знову використовуйте:
-
Метод WSS: аналізуйте elbow plot для різних значень K. На реальних даних "лікоть" може бути менш вираженим;
-
Метод Silhouette score: переглядайте Silhouette plot та середні значення для пошуку найкращого K. Оцінки можуть бути більш варіативними, ніж на тестових даних.
Візуалізації є ключем до розуміння результатів:
-
Побудова 3D-графіка за трьома вибраними ознаками вина дозволяє візуально оцінити розподіл даних у зменшеному ознаковому просторі, без використання методів зниження розмірності;
-
WSS-графік для визначення "ліктя";
-
Silhouette-графік для оцінки якості кластерів.
Кластери K-means візуалізовані на 3D-графіку за трьома ознаками wine dataset, що демонструє розподіл кластерів у цьому зменшеному ознаковому просторі.
Дякуємо за ваш відгук!
