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【python】python种子数据集——聚类分析建模（源码+数据集）【独一无二】

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目录

• 【python】python种子数据集——聚类分析建模（源码+数据集）【独一无二】
• 一、要求
• 二、代码分析

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一、要求

聚类任务建模分析：data目录中的data2.csv提供了一个种子数据集，该数据集包含了不同种类的种子以及它们的多个特征（如区域、周长、紧凑度等）。你的任务是：

1. 对数据进行预处理，包括必要的特征缩放和编码。（6分）
2. 使用选择聚类算法对种子进行聚类。（6分）
3. 选择适当的指标，确定最佳的聚类数目，并评估聚类的效果。（6分）
4. 可视化聚类结果，并解释不同聚类之间的区别和相似性。（6分）
5. 讨论聚类结果在实际应用中的潜在用途。（6分）

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二、代码分析

1. 数据导入和预处理：

   • 使用 Pandas 库读取 CSV 文件，并将数据存储在 DataFrame 中。

   • 选择要进行特征缩放的列，然后使用 StandardScaler 进行标准化处理。

     data = pd.read_csv("data2.csv")
     features = df.columns[:-1]  
     

2. 寻找最优聚类数：

   • 使用轮廓系数（silhouette score）来确定最佳的聚类数量。

   • 遍历不同的聚类数，训练 KMeans 模型，并计算轮廓系数。

   • 选择轮廓系数最高的聚类数作为最优聚类数。

     silhouette_scores = []
     for k in range(2, 9):
         kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
         kmeans.fit(df_scaled)
         # 略....
     
     optimal_k = range(2, 9)[silhouette_scores.index(max(silhouette_scores))]
     print(f'Optimal number of clusters: {optimal_k}')
     

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3. 绘制轮廓系数的折线图：

   • 使用 Matplotlib 绘制不同聚类数对应的轮廓系数。

   • 通过折线图观察轮廓系数的变化趋势，找到最优聚类数。

     plt.title('Silhouette Score for Different Number of Clusters')
     plt.xlabel('Number of Clusters')
     plt.ylabel('Silhouette Score')
     plt.xticks(range(2, 9))
     plt.grid(True)
     plt.show()
     

4. 聚类及可视化：

   • 使用最优聚类数进行 KMeans 聚类。

   • 使用 PCA 进行数据降维，将数据可视化到二维空间。

   • 使用 Matplotlib 绘制聚类结果的散点图。

     kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42)
     # 略 ...
     
     plt.scatter(df_pca[:, 0], df_pca[:, 1], c=clusters, cmap='viridis', label=f'Cluster')
     plt.title('Cluster Visualization with PCA')
     plt.xlabel('Principal Component 1')
     plt.ylabel('Principal Component 2')
     plt.colorbar(label='Cluster')
     plt.show()
     

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5. 绘制柱状图显示各个簇的数量：

   • 使用 Matplotlib 绘制柱状图，展示各个簇的数量分布。

     plt.hist(clusters, bins=optimal_k, color='skyblue', edgecolor='black')
     plt.title('Histogram of Clusters')
     plt.xlabel('Cluster')
     plt.ylabel('Count')
     plt.xticks(range(optimal_k))
     plt.grid(True)
     plt.show()
     

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