# Обучение модели на данных
kmeans.fit(data)
# Получение меток кластеров для каждого клиента
labels = kmeans.labels_
```
Теперь у нас есть метки кластеров для каждого клиента. Мы можем визуализировать результаты кластеризации, чтобы лучше понять структуру различных сегментов клиентов:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Визуализация кластеров
plt.scatter(data['Age'], data['Annual Income (k$)'], c=labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Annual Income (k$)')
plt.title('Clusters of Mall Customers')
plt.show()
```
Этот код создает график, на котором каждый клиент представлен точкой, а цвет точек указывает на принадлежность к кластеру. Таким образом, мы можем визуально оценить результаты кластеризации и выделить различные сегменты клиентов в торговом центре.
Иерархическая кластеризация
Это метод, который строит иерархию кластеров, представляющую собой древовидную структуру, называемую дендрограммой. Принцип работы этого метода заключается в постепенном объединении ближайших кластеров до тех пор, пока все объекты не окажутся в единственном кластере.
На первом шаге каждый объект представляет собой отдельный кластер. Затем на каждом последующем шаге два ближайших кластера объединяются в один. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все объекты не соберутся в одном кластере.
Иерархическая кластеризация имеет ряд преимуществ. В отличие от метода k-средних, она не требует знания количества кластеров заранее, что делает ее более удобной в использовании. Кроме того, возможность визуализации дендрограммы позволяет анализировать иерархию кластеров и принимать более обоснованные решения.
Однако у этого метода есть и недостатки. Иерархическая кластеризация может быть неэффективной на больших наборах данных из-за сложности вычислений, особенно при использовании полной матрицы расстояний между объектами. Кроме того, этот метод может быть неустойчивым к выбросам, что может привести к нежелательным результатам.
Пример 1
Давайте рассмотрим пример использования иерархической кластеризации на наборе данных о потреблении энергии в различных странах. Допустим, у нас есть данные о потреблении энергии по разным источникам в нескольких странах. Наша задача – провести кластеризацию этих стран на группы с похожими паттернами потребления энергии.
1. Подготовка данных: Загрузим данные о потреблении энергии в разных странах.
2. Иерархическая кластеризация: Применим метод иерархической кластеризации к данным, чтобы разбить страны на кластеры на основе их паттернов потребления энергии.
3. Визуализация дендрограммы: Построим дендрограмму, чтобы визуально оценить иерархию кластеров и выбрать оптимальное число кластеров для нашего анализа.
4. Анализ результатов: Проанализируем полученные кластеры и сделаем выводы о схожести или различии паттернов потребления энергии в различных странах.
Давайте начнем с загрузки данных и применим метод иерархической кластеризации.
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from