МЕТОД ЛОКТЯ В КЛАСТЕРИЗАЦИИ PYTHON

Метод локтя - это один из наиболее распространенных методов кластеризации данных. Он основан на поиске оптимального количества кластеров (групп) данных, используя эвристический метод.

Для использования метода локтя в кластеризации данных с помощью Python, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Загрузить данные и выполнить необходимую предобработку (например, масштабирование данных).
2. Применить алгоритм кластеризации к данным с различным количеством кластеров.
3. Вычислить сумму квадратичных ошибок (SSE) для каждого количества кластеров.
4. Построить график зависимости SSE от количества кластеров.
5. Выбрать количество кластеров, после которого уменьшение SSE замедляется (т.е. образуется "локоть" на графике).

Пример кода:

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# Загрузка данных
data = pd.read_csv("data.csv")
# Масштабирование данных
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
# Применение метода локтя
sse = []
for k in range(1, 11):
kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=1000)
kmeans.fit(data_scaled)
sse.append(kmeans.inertia_)
# Построение графика зависимости SSE от количества кластеров
plt.plot(range(1, 11), sse)
plt.title('Метод локтя')
plt.xlabel('Количество кластеров')
plt.ylabel('SSE')
plt.show()


Кластеризация в Python (KMeans и иерархическая)

ML: Кластеризация на python. Алгоритм kmeans

\

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python. Метод k-средних или k-means ПРОСТО!

Примеры кластеризации методом к-средних (k-means).

Задача кластеризации. Алгоритм k-cредних (k-means) и реализация на Python

Метод локтя для модели KMeans с нуля - К-средних - Elbow Method - KMeans часть 4 - МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Детальный разбор архитектуры yolo версий 1-5. Практика по машинному обучению и анализу данных.

Модель кластеризации KMeans - К-средних - Метод локтя - KMeans часть 1 - МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Новые материалы:

• Django яндекс касса
• Окно авторизации python
• Какие из приведенных утверждений правдивы в python
• Неверный вывод проверьте выводимые переменные python
• Cv2 imshow python описание
• Python как выйти из вложенного цикла
• Itproger python отзывы
• Клик по координатам python selenium
• Как построить линейный график в python
• Метод сопряженных градиентов python
• Константин крючков разработка telegram ботов на python
• Flappy bird на python
• Python таблица ascii