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Python聚類分析方法

發布時間：2024-11-25 17:40:35 來源：億速云 閱讀：78 作者：小樊 欄目：編程語言

Python中常用的聚類分析方法主要包括K-Means聚類和層次聚類。以下是這兩種方法的詳細介紹：

K-Means聚類

  • 用途：市場細分、圖像壓縮、文檔聚類、異常檢測等。
  • 特點：需要預先指定聚類數K，計算速度較快，適合大數據集，但對噪聲和離群點敏感。
  • 實現步驟：
    1. 導入相關庫及數據。
    2. 數據預處理，如標準化。
    3. 使用K-Means算法進行聚類。
    4. 可視化結果。

層次聚類

  • 用途：生物分類、市場研究、社交網絡分析、圖像處理等。
  • 特點：不需要預先指定聚類數，可以生成樹狀圖來表示聚類結構，計算復雜度較高，適合較小的數據集。
  • 實現步驟：
    1. 導入相關庫及數據。
    2. 數據預處理，如標準化。
    3. 使用層次聚類算法進行聚類。
    4. 可視化結果。

Python中的聚類庫

  • Scikit-learn：提供了K-Means和層次聚類等多種聚類算法，是Python中最常用的機器學習庫之一。

通過上述方法，可以有效地對數據進行聚類分析，從而提取有價值的信息和洞見。

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