python聚类分析综述

目录

一、pandas是什么？

二、使用步骤

1.引入库

2.读入数据

三、聚类分析

1.K - 均值聚类（K - Means Clustering）

1.1定义

1.2原理

1.3举例用jupyter notebook来举例说明

2.层次聚类

2.1概述

2.2工作原理

2.3举例

​总结

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一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

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前言

在这里讲一下Python中分类分析中的聚类分析中的K-均值和层次聚类

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二、使用步骤

1.引入库

代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score

2.读入数据

代码如下:

#读取数据
data = pd.read_csv('iris.csv')
data.head()

三、聚类分析

聚类分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术

聚类分析对具有共同趋势或结构的数据进行分组，将数据项分组成多个簇（类），簇之间的数据差别尽可能大，簇内的数据差别尽可能小，即“最小化”簇内的相似性，最大化簇间的相似性。它主要解决的是把一群对象划分成若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的核心。所谓“物以类聚，人以群分”，故得名聚类。