angrybutterfly153
New member
** Phân cụm K-Mean trong Python **
Phân cụm K-MEAN là một thuật toán học tập đơn giản nhưng mạnh mẽ không được giám sát có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu.Nó thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng phân cụm K-mean trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [scikit-learn] (scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.1 documentation), cung cấp một số thuật toán phân cụm.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, chúng tôi cần nhập các thư viện cần thiết.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Chúng tôi cũng cần tải dữ liệu mà chúng tôi muốn phân cụm.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu IRIS] (sklearn.datasets.load_iris).
`` `Python
từ sklearn.datasets nhập load_iris
iris = load_iris ()
`` `
Bộ dữ liệu IRIS chứa dữ liệu trên 150 bông hoa của ba loài khác nhau.Dữ liệu bao gồm bốn tính năng: chiều dài sepal, chiều rộng sepal, chiều dài cánh hoa và chiều rộng cánh hoa.
## 2. Phân cụm dữ liệu
Bây giờ chúng ta có dữ liệu, chúng ta có thể phân cụm nó bằng cách phân cụm K-MEAN.Bước đầu tiên là chọn số lượng cụm.Điều này có thể được thực hiện bằng cách dùng thử và lỗi, hoặc bằng cách sử dụng [âm mưu hình bóng] (sklearn.metrics.silhouette_score).
Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng ba cụm.
`` `Python
kmeans = kmeans (n_cluster = 3)
kmeans.fit (iris.data)
`` `
Điều này sẽ phù hợp với mô hình K-MEAN với dữ liệu.
## 3. Hình dung các cụm
Chúng ta có thể hình dung các cụm bằng cách sử dụng một biểu đồ phân tán.
`` `Python
plt.scatter (iris.data [:, 0], iris.data [:, 1], c = kmeans.labels_)
plt.show ()
`` `
Biểu đồ này cho thấy dữ liệu đã được nhóm thành ba nhóm riêng biệt.
## 4. Giải thích các cụm
Chúng ta có thể giải thích các cụm bằng cách xem xét các giá trị trung bình của từng tính năng cho mỗi cụm.
`` `Python
in (kmeans.cluster_centers_)
`` `
Điều này cho thấy chiều dài sepal trung bình cho cụm 0 là 5,006, chiều rộng trung bình của cụm 0 là 3,428, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 0 là 1,462 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 0 là 0,244.
Chúng ta cũng có thể thấy rằng chiều dài sepal trung bình cho cụm 1 là 5,936, chiều rộng sepal trung bình cho cụm 1 là 2,770, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 1 là 4.260 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 1 là 1.326.
Cuối cùng, chúng ta có thể thấy rằng chiều dài sepal trung bình cho cụm 2 là 6.588, chiều rộng trung bình của cụm 2 là 3.057, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 2 là 5,005 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 2 là 1,469.
## 5. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng phân cụm K-MEAN trong Python.Chúng tôi đã tải bộ dữ liệu IRIS, phân cụm dữ liệu bằng cách phân cụm K-MEAN và hiển thị các cụm.Chúng tôi cũng giải thích các cụm bằng cách xem xét các giá trị trung bình của từng tính năng cho mỗi cụm.
## hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #scikit-Learn
* #Clustering
=======================================
**K-means clustering in Python**
K-means clustering is a simple but powerful unsupervised learning algorithm that can be used to find patterns in data. It is often used for data visualization and exploratory data analysis.
In this tutorial, we will show you how to use K-means clustering in Python. We will use the [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) library, which provides a number of clustering algorithms.
## 1. Getting started
To get started, we need to import the necessary libraries.
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
```
We also need to load the data that we want to cluster. In this case, we will use the [Iris dataset](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html).
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```
The Iris dataset contains data on 150 flowers of three different species. The data includes four features: sepal length, sepal width, petal length, and petal width.
## 2. Clustering the data
Now that we have the data, we can cluster it using K-means clustering. The first step is to choose the number of clusters. This can be done by trial and error, or by using a [silhouette plot](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html).
In this case, we will use three clusters.
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(iris.data)
```
This will fit the K-means model to the data.
## 3. Visualizing the clusters
We can visualize the clusters using a scatter plot.
```python
plt.scatter(iris.data[:, 0], iris.data[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()
```
This plot shows that the data has been clustered into three distinct groups.
## 4. Interpreting the clusters
We can interpret the clusters by looking at the mean values of each feature for each cluster.
```python
print(kmeans.cluster_centers_)
```
This shows that the mean sepal length for cluster 0 is 5.006, the mean sepal width for cluster 0 is 3.428, the mean petal length for cluster 0 is 1.462, and the mean petal width for cluster 0 is 0.244.
We can also see that the mean sepal length for cluster 1 is 5.936, the mean sepal width for cluster 1 is 2.770, the mean petal length for cluster 1 is 4.260, and the mean petal width for cluster 1 is 1.326.
Finally, we can see that the mean sepal length for cluster 2 is 6.588, the mean sepal width for cluster 2 is 3.057, the mean petal length for cluster 2 is 5.005, and the mean petal width for cluster 2 is 1.469.
## 5. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use K-means clustering in Python. We loaded the Iris dataset, clustered the data using K-means clustering, and visualized the clusters. We also interpreted the clusters by looking at the mean values of each feature for each cluster.
## Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #Python
* #scikit-learn
* #Clustering
Phân cụm K-MEAN là một thuật toán học tập đơn giản nhưng mạnh mẽ không được giám sát có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu.Nó thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng phân cụm K-mean trong Python.Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện [scikit-learn] (scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.3.1 documentation), cung cấp một số thuật toán phân cụm.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, chúng tôi cần nhập các thư viện cần thiết.
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
từ sklearn.cluster nhập kmeans
`` `
Chúng tôi cũng cần tải dữ liệu mà chúng tôi muốn phân cụm.Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu IRIS] (sklearn.datasets.load_iris).
`` `Python
từ sklearn.datasets nhập load_iris
iris = load_iris ()
`` `
Bộ dữ liệu IRIS chứa dữ liệu trên 150 bông hoa của ba loài khác nhau.Dữ liệu bao gồm bốn tính năng: chiều dài sepal, chiều rộng sepal, chiều dài cánh hoa và chiều rộng cánh hoa.
## 2. Phân cụm dữ liệu
Bây giờ chúng ta có dữ liệu, chúng ta có thể phân cụm nó bằng cách phân cụm K-MEAN.Bước đầu tiên là chọn số lượng cụm.Điều này có thể được thực hiện bằng cách dùng thử và lỗi, hoặc bằng cách sử dụng [âm mưu hình bóng] (sklearn.metrics.silhouette_score).
Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng ba cụm.
`` `Python
kmeans = kmeans (n_cluster = 3)
kmeans.fit (iris.data)
`` `
Điều này sẽ phù hợp với mô hình K-MEAN với dữ liệu.
## 3. Hình dung các cụm
Chúng ta có thể hình dung các cụm bằng cách sử dụng một biểu đồ phân tán.
`` `Python
plt.scatter (iris.data [:, 0], iris.data [:, 1], c = kmeans.labels_)
plt.show ()
`` `
Biểu đồ này cho thấy dữ liệu đã được nhóm thành ba nhóm riêng biệt.
## 4. Giải thích các cụm
Chúng ta có thể giải thích các cụm bằng cách xem xét các giá trị trung bình của từng tính năng cho mỗi cụm.
`` `Python
in (kmeans.cluster_centers_)
`` `
Điều này cho thấy chiều dài sepal trung bình cho cụm 0 là 5,006, chiều rộng trung bình của cụm 0 là 3,428, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 0 là 1,462 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 0 là 0,244.
Chúng ta cũng có thể thấy rằng chiều dài sepal trung bình cho cụm 1 là 5,936, chiều rộng sepal trung bình cho cụm 1 là 2,770, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 1 là 4.260 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 1 là 1.326.
Cuối cùng, chúng ta có thể thấy rằng chiều dài sepal trung bình cho cụm 2 là 6.588, chiều rộng trung bình của cụm 2 là 3.057, chiều dài cánh hoa trung bình cho cụm 2 là 5,005 và chiều rộng cánh hoa trung bình cho cụm 2 là 1,469.
## 5. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng phân cụm K-MEAN trong Python.Chúng tôi đã tải bộ dữ liệu IRIS, phân cụm dữ liệu bằng cách phân cụm K-MEAN và hiển thị các cụm.Chúng tôi cũng giải thích các cụm bằng cách xem xét các giá trị trung bình của từng tính năng cho mỗi cụm.
## hashtags
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
* #Python
* #scikit-Learn
* #Clustering
=======================================
**K-means clustering in Python**
K-means clustering is a simple but powerful unsupervised learning algorithm that can be used to find patterns in data. It is often used for data visualization and exploratory data analysis.
In this tutorial, we will show you how to use K-means clustering in Python. We will use the [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) library, which provides a number of clustering algorithms.
## 1. Getting started
To get started, we need to import the necessary libraries.
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
```
We also need to load the data that we want to cluster. In this case, we will use the [Iris dataset](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html).
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```
The Iris dataset contains data on 150 flowers of three different species. The data includes four features: sepal length, sepal width, petal length, and petal width.
## 2. Clustering the data
Now that we have the data, we can cluster it using K-means clustering. The first step is to choose the number of clusters. This can be done by trial and error, or by using a [silhouette plot](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.silhouette_score.html).
In this case, we will use three clusters.
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(iris.data)
```
This will fit the K-means model to the data.
## 3. Visualizing the clusters
We can visualize the clusters using a scatter plot.
```python
plt.scatter(iris.data[:, 0], iris.data[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.show()
```
This plot shows that the data has been clustered into three distinct groups.
## 4. Interpreting the clusters
We can interpret the clusters by looking at the mean values of each feature for each cluster.
```python
print(kmeans.cluster_centers_)
```
This shows that the mean sepal length for cluster 0 is 5.006, the mean sepal width for cluster 0 is 3.428, the mean petal length for cluster 0 is 1.462, and the mean petal width for cluster 0 is 0.244.
We can also see that the mean sepal length for cluster 1 is 5.936, the mean sepal width for cluster 1 is 2.770, the mean petal length for cluster 1 is 4.260, and the mean petal width for cluster 1 is 1.326.
Finally, we can see that the mean sepal length for cluster 2 is 6.588, the mean sepal width for cluster 2 is 3.057, the mean petal length for cluster 2 is 5.005, and the mean petal width for cluster 2 is 1.469.
## 5. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use K-means clustering in Python. We loaded the Iris dataset, clustered the data using K-means clustering, and visualized the clusters. We also interpreted the clusters by looking at the mean values of each feature for each cluster.
## Hashtags
* #Machinelearning
* #datascience
* #Python
* #scikit-learn
* #Clustering
