Python如何根據成績分析系統

這篇文章主要介紹Python如何根據成績分析系統，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

案例:該數據集的是一個關于每個學生成績的數據集,接下來我們對該數據集進行分析，判斷學生是否適合繼續深造

數據集特征展示

1  GRE 成績 (290 to 340)
2  TOEFL 成績(92 to 120)
3  學校等級 (1 to 5)
4  自身的意愿 (1 to 5)
5  推薦信的力度 (1 to 5)
6  CGPA成績 (6.8 to 9.92)
7  是否有研習經驗 (0 or 1)
8  讀碩士的意向 (0.34 to 0.97)

1.導入包

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os,sys

2.導入并查看數據集

df = pd.read_csv("D:\\machine-learning\\score\\Admission_Predict.csv",sep = ",")
print('There are ',len(df.columns),'columns')
for c in df.columns:
 sys.stdout.write(str(c)+', '

There are 9 columns
Serial No., GRE Score, TOEFL Score, University Rating, SOP, LOR , CGPA, Research, Chance of Admit , 
一共有9列特征

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 400 entries, 0 to 399
Data columns (total 9 columns):
Serial No.   400 non-null int64
GRE Score   400 non-null int64
TOEFL Score   400 non-null int64
University Rating 400 non-null int64
SOP     400 non-null float64
LOR     400 non-null float64
CGPA     400 non-null float64
Research    400 non-null int64
Chance of Admit  400 non-null float64
dtypes: float64(4), int64(5)
memory usage: 28.2 KB

數據集信息：
1.數據有9個特征，分別是學號，GRE分數，托福分數，學校等級，SOP，LOR，CGPA，是否參加研習，進修的幾率
2.數據集中沒有空值
3.一共有400條數據

# 整理列名稱
df = df.rename(columns={'Chance of Admit ':'Chance of Admit'})
# 顯示前5列數據
df.head()

3.查看每個特征的相關性

fig,ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
sns.heatmap(df.corr(),ax=ax,annot=True,linewidths=0.05,fmt='.2f',cmap='magma')
plt.show()

結論：1.最有可能影響是否讀碩士的特征是GRE，CGPA，TOEFL成績

2.影響相對較小的特征是LOR，SOP，和Research

4.數據可視化，雙變量分析

4.1 進行Research的人數

print("Not Having Research:",len(df[df.Research == 0]))
print("Having Research:",len(df[df.Research == 1]))
y = np.array([len(df[df.Research == 0]),len(df[df.Research == 1])])
x = np.arange(2)
plt.bar(x,y)
plt.title("Research Experience")
plt.xlabel("Canditates")
plt.ylabel("Frequency")
plt.xticks(x,('Not having research','Having research'))
plt.show()

　　結論：進行research的人數是219，本科沒有research人數是181

　　4.2 學生的托福成績

y = np.array([df['TOEFL Score'].min(),df['TOEFL Score'].mean(),df['TOEFL Score'].max()])
x = np.arange(3)
plt.bar(x,y)
plt.title('TOEFL Score')
plt.xlabel('Level')
plt.ylabel('TOEFL Score')
plt.xticks(x,('Worst','Average','Best'))
plt.show()

結論：最低分92分，最高分滿分，進修學生的英語成績很不錯

4.3 GRE成績

df['GRE Score'].plot(kind='hist',bins=200,figsize=(6,6))
plt.title('GRE Score')
plt.xlabel('GRE Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

結論：310和330的分值的學生居多

4.4 CGPA和學校等級的關系

plt.scatter(df['University Rating'],df['CGPA'])
plt.title('CGPA Scores for University ratings')
plt.xlabel('University Rating')
plt.ylabel('CGPA')
plt.show()

結論：學校越好，學生的GPA可能就越高

4.5 GRE成績和CGPA的關系

plt.scatter(df['GRE Score'],df['CGPA'])
plt.title('CGPA for GRE Scores')
plt.xlabel('GRE Score')
plt.ylabel('CGPA')
plt.show()

結論：GPA基點越高，GRE分數越高，2者的相關性很大

4.6 托福成績和GRE成績的關系

df[df['CGPA']>=8.5].plot(kind='scatter',x='GRE Score',y='TOEFL Score',color='red')
plt.xlabel('GRE Score')
plt.ylabel('TOEFL Score')
plt.title('CGPA >= 8.5')
plt.grid(True)
plt.show()

結論：多數情況下GRE和托福成正相關，但是GRE分數高，托福一定高。

4.6 學校等級和是否讀碩士的關系

s = df[df['Chance of Admit'] >= 0.75]['University Rating'].value_counts().head(5)
plt.title('University Ratings of Candidates with an 75% acceptance chance')
s.plot(kind='bar',figsize=(20,10),cmap='Pastel1')
plt.xlabel('University Rating')
plt.ylabel('Candidates')
plt.show()

結論：排名靠前的學校的學生，進修的可能性更大

4.7 SOP和GPA的關系

plt.scatter(df['CGPA'],df['SOP'])
plt.xlabel('CGPA')
plt.ylabel('SOP')
plt.title('SOP for CGPA')
plt.show()

結論： GPA很高的學生，選擇讀碩士的自我意愿更強烈

4.8 SOP和GRE的關系

plt.scatter(df['GRE Score'],df['SOP'])
plt.xlabel('GRE Score')
plt.ylabel('SOP')
plt.title('SOP for GRE Score')
plt.show()

結論：讀碩士意愿強的學生，GRE分數較高

5.模型

5.1 準備數據集

# 讀取數據集
df = pd.read_csv('D:\\machine-learning\\score\\Admission_Predict.csv',sep=',')

serialNO = df['Serial No.'].values

df.drop(['Serial No.'],axis=1,inplace=True)
df = df.rename(columns={'Chance of Admit ':'Chance of Admit'})

# 分割數據集
y = df['Chance of Admit'].values
x = df.drop(['Chance of Admit'],axis=1)

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42)

# 歸一化數據
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaleX = MinMaxScaler(feature_range=[0,1])
x_train[x_train.columns] = scaleX.fit_transform(x_train[x_train.columns])
x_test[x_test.columns] = scaleX.fit_transform(x_test[x_test.columns])

5.2 回歸

5.2.1 線性回歸

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lr = LinearRegression()
lr.fit(x_train,y_train)
y_head_lr = lr.predict(x_test)

print('Real value of y_test[1]: '+str(y_test[1]) + ' -> predict value: ' + str(lr.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test[2]: '+str(y_test[2]) + ' -> predict value: ' + str(lr.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import r2_score
print('r_square score: ',r2_score(y_test,y_head_lr))
y_head_lr_train = lr.predict(x_train)
print('r_square score(train data):',r2_score(y_train,y_head_lr_train))

5.2.2 隨機森林回歸

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rfr = RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)
rfr.fit(x_train,y_train)
y_head_rfr = rfr.predict(x_test)

print('Real value of y_test[1]: '+str(y_test[1]) + ' -> predict value: ' + str(rfr.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test[2]: '+str(y_test[2]) + ' -> predict value: ' + str(rfr.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import r2_score
print('r_square score: ',r2_score(y_test,y_head_rfr))
y_head_rfr_train = rfr.predict(x_train)
print('r_square score(train data):',r2_score(y_train,y_head_rfr_train))

5.2.3 決策樹回歸

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

dt = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
dt.fit(x_train,y_train)
y_head_dt = dt.predict(x_test)

print('Real value of y_test[1]: '+str(y_test[1]) + ' -> predict value: ' + str(dt.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test[2]: '+str(y_test[2]) + ' -> predict value: ' + str(dt.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import r2_score
print('r_square score: ',r2_score(y_test,y_head_dt))
y_head_dt_train = dt.predict(x_train)
print('r_square score(train data):',r2_score(y_train,y_head_dt_train))

5.2.4 三種回歸方法比較

y = np.array([r2_score(y_test,y_head_lr),r2_score(y_test,y_head_rfr),r2_score(y_test,y_head_dt)])
x = np.arange(3)
plt.bar(x,y)
plt.title('Comparion of Regression Algorithms')
plt.xlabel('Regression')
plt.ylabel('r2_score')
plt.xticks(x,("LinearRegression","RandomForestReg.","DecisionTreeReg."))
plt.show()

結論 ： 回歸算法中，線性回歸的性能更優

5.2.5 三種回歸方法與實際值的比較

red = plt.scatter(np.arange(0,80,5),y_head_lr[0:80:5],color='red')
blue = plt.scatter(np.arange(0,80,5),y_head_rfr[0:80:5],color='blue')
green = plt.scatter(np.arange(0,80,5),y_head_dt[0:80:5],color='green')
black = plt.scatter(np.arange(0,80,5),y_test[0:80:5],color='black')
plt.title('Comparison of Regression Algorithms')
plt.xlabel('Index of candidate')
plt.ylabel('Chance of admit')
plt.legend([red,blue,green,black],['LR','RFR','DT','REAL'])
plt.show()

結論：在數據集中有70%的候選人有可能讀碩士，從上圖來看還有些點沒有很好的得到預測

5.3 分類算法

5.3.1 準備數據

df = pd.read_csv('D:\\machine-learning\\score\\Admission_Predict.csv',sep=',')

SerialNO = df['Serial No.'].values
df.drop(['Serial No.'],axis=1,inplace=True)

df = df.rename(columns={'Chance of Admit ':'Chance of Admit'})
y = df['Chance of Admit'].values
x = df.drop(['Chance of Admit'],axis=1)


from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaleX = MinMaxScaler(feature_range=[0,1])
x_train[x_train.columns] = scaleX.fit_transform(x_train[x_train.columns])
x_test[x_test.columns] = scaleX.fit_transform(x_test[x_test.columns])

# 如果chance >0.8, chance of admit 就是1，否則就是0
y_train_01 = [1 if each > 0.8 else 0 for each in y_train]
y_test_01 = [1 if each > 0.8 else 0 for each in y_test]

y_train_01 = np.array(y_train_01)
y_test_01 = np.array(y_test_01)

5.3.2 邏輯回歸

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lrc = LogisticRegression()
lrc.fit(x_train,y_train_01)
print('score: ',lrc.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(lrc.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(lrc.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_lrc = confusion_matrix(y_test_01,lrc.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_lrc,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,lrc.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,lrc.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,lrc.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_lrc_train = confusion_matrix(y_train_01,lrc.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_lrc_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，邏輯回歸算法在訓練集樣本上，有23個分錯的樣本，有72人想進一步讀碩士

2.在測試集上有7個分錯的樣本　

5.3.3 支持向量機（SVM）

from sklearn.svm import SVC

svm = SVC(random_state=1,kernel='rbf')
svm.fit(x_train,y_train_01)
print('score: ',svm.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(svm.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(svm.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_svm = confusion_matrix(y_test_01,svm.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_svm,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,svm.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,svm.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,svm.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_svm_train = confusion_matrix(y_train_01,svm.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_svm_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，SVM算法在訓練集樣本上，有22個分錯的樣本，有70人想進一步讀碩士

2.在測試集上有8個分錯的樣本

5.3.4 樸素貝葉斯

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

nb = GaussianNB()
nb.fit(x_train,y_train_01)
print('score: ',nb.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(nb.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(nb.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_nb = confusion_matrix(y_test_01,nb.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_nb,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,nb.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,nb.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,nb.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_nb_train = confusion_matrix(y_train_01,nb.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_nb_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，樸素貝葉斯算法在訓練集樣本上，有20個分錯的樣本，有78人想進一步讀碩士

2.在測試集上有7個分錯的樣本

5.3.5 隨機森林分類器

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=1)
rfc.fit(x_train,y_train_01)
print('score: ',rfc.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(rfc.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(rfc.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_rfc = confusion_matrix(y_test_01,rfc.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_rfc,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,rfc.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,rfc.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,rfc.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_rfc_train = confusion_matrix(y_train_01,rfc.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_rfc_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，隨機森林算法在訓練集樣本上，有0個分錯的樣本，有88人想進一步讀碩士

2.在測試集上有5個分錯的樣本

5.3.6 決策樹分類器

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=3)
dtc.fit(x_train,y_train_01)
print('score: ',dtc.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(dtc.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(dtc.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_dtc = confusion_matrix(y_test_01,dtc.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_dtc,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,dtc.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,dtc.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,dtc.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_dtc_train = confusion_matrix(y_train_01,dtc.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_dtc_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，決策樹算法在訓練集樣本上，有20個分錯的樣本，有78人想進一步讀碩士

2.在測試集上有7個分錯的樣本

5.3.7 K臨近分類器

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

scores = []
for each in range(1,50):
 knn_n = KNeighborsClassifier(n_neighbors = each)
 knn_n.fit(x_train,y_train_01)
 scores.append(knn_n.score(x_test,y_test_01))
 
plt.plot(range(1,50),scores)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()


knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
knn.fit(x_train,y_train_01)
print('score 7 : ',knn.score(x_test,y_test_01))
print('Real value of y_test_01[1]: '+str(y_test_01[1]) + ' -> predict value: ' + str(knn.predict(x_test.iloc[[1],:])))
print('Real value of y_test_01[2]: '+str(y_test_01[2]) + ' -> predict value: ' + str(knn.predict(x_test.iloc[[2],:])))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm_knn = confusion_matrix(y_test_01,knn.predict(x_test))

f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_knn,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='red',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Test dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,f1_score
print('precision_score is : ',precision_score(y_test_01,knn.predict(x_test)))
print('recall_score is : ',recall_score(y_test_01,knn.predict(x_test)))
print('f1_score is : ',f1_score(y_test_01,knn.predict(x_test)))

# Test for Train Dataset:

cm_knn_train = confusion_matrix(y_train_01,knn.predict(x_train))
f,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
sns.heatmap(cm_knn_train,annot=True,linewidths=0.5,linecolor='blue',fmt='.0f',ax=ax)
plt.title('Test for Train dataset')
plt.xlabel('predicted y values')
plt.ylabel('real y value')
plt.show()

結論：1.通過混淆矩陣，K臨近算法在訓練集樣本上，有22個分錯的樣本，有71人想進一步讀碩士

2.在測試集上有7個分錯的樣本

5.3.8 分類器比較

y = np.array([lrc.score(x_test,y_test_01),svm.score(x_test,y_test_01),nb.score(x_test,y_test_01),
    dtc.score(x_test,y_test_01),rfc.score(x_test,y_test_01),knn.score(x_test,y_test_01)])
x = np.arange(6)
plt.bar(x,y)
plt.title('Comparison of Classification Algorithms')
plt.xlabel('Classification')
plt.ylabel('Score')
plt.xticks(x,("LogisticReg.","SVM","GNB","Dec.Tree","Ran.Forest","KNN"))
plt.show()

結論：隨機森林和樸素貝葉斯二者的預測值都比較高

5.4 聚類算法

5.4.1 準備數據

df = pd.read_csv('D:\\machine-learning\\score\\Admission_Predict.csv',sep=',')
df = df.rename(columns={'Chance of Admit ':'Chance of Admit'})
serialNo = df['Serial No.']
df.drop(['Serial No.'],axis=1,inplace=True)
df = (df - np.min(df)) / (np.max(df)-np.min(df))
y = df['Chance of Admit']
x = df.drop(['Chance of Admit'],axis=1)

5.4.2 降維

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=1,whiten=True)
pca.fit(x)
x_pca = pca.transform(x)
x_pca = x_pca.reshape(400)
dictionary = {'x':x_pca,'y':y}
data = pd.DataFrame(dictionary)
print('pca data:',data.head())

print()

print('orin data:',df.head())

5.4.3 K均值聚類

from sklearn.cluster import KMeans

wcss = []
for k in range(1,15):
 kmeans = KMeans(n_clusters=k)
 kmeans.fit(x)
 wcss.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1,15),wcss)
plt.xlabel('Kmeans')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

df["Serial No."] = serialNo
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters_knn = kmeans.fit_predict(x)
df['label_kmeans'] = clusters_knn


plt.scatter(df[df.label_kmeans == 0 ]["Serial No."],df[df.label_kmeans == 0]['Chance of Admit'],color = "red")
plt.scatter(df[df.label_kmeans == 1 ]["Serial No."],df[df.label_kmeans == 1]['Chance of Admit'],color = "blue")
plt.scatter(df[df.label_kmeans == 2 ]["Serial No."],df[df.label_kmeans == 2]['Chance of Admit'],color = "green")
plt.title("K-means Clustering")
plt.xlabel("Candidates")
plt.ylabel("Chance of Admit")
plt.show()

plt.scatter(data.x[df.label_kmeans == 0 ],data[df.label_kmeans == 0].y,color = "red")
plt.scatter(data.x[df.label_kmeans == 1 ],data[df.label_kmeans == 1].y,color = "blue")
plt.scatter(data.x[df.label_kmeans == 2 ],data[df.label_kmeans == 2].y,color = "green")
plt.title("K-means Clustering")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Chance of Admit")
plt.show()

結論：數據集分成三個類別，一部分學生是決定繼續讀碩士，一部分放棄，還有一部分學生的比較猶豫，但是深造的可能性較大

5.4.4 層次聚類

from scipy.cluster.hierarchy import linkage,dendrogram

merg = linkage(x,method='ward')
dendrogram(merg,leaf_rotation=90)
plt.xlabel('data points')
plt.ylabel('euclidean distance')
plt.show()

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

hiyerartical_cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=3,affinity='euclidean',linkage='ward')
clusters_hiyerartical = hiyerartical_cluster.fit_predict(x)
df['label_hiyerartical'] = clusters_hiyerartical

plt.scatter(df[df.label_hiyerartical == 0 ]["Serial No."],df[df.label_hiyerartical == 0]['Chance of Admit'],color = "red")
plt.scatter(df[df.label_hiyerartical == 1 ]["Serial No."],df[df.label_hiyerartical == 1]['Chance of Admit'],color = "blue")
plt.scatter(df[df.label_hiyerartical == 2 ]["Serial No."],df[df.label_hiyerartical == 2]['Chance of Admit'],color = "green")
plt.title('Hierarchical Clustering')
plt.xlabel('Candidates')
plt.ylabel('Chance of Admit')
plt.show()

plt.scatter(data[df.label_hiyerartical == 0].x,data.y[df.label_hiyerartical==0],color='red')
plt.scatter(data[df.label_hiyerartical == 1].x,data.y[df.label_hiyerartical==1],color='blue')
plt.scatter(data[df.label_hiyerartical == 2].x,data.y[df.label_hiyerartical==2],color='green')
plt.title('Hierarchical Clustering')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Chance of Admit')
plt.show()

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