Искусственный интеллект. Машинное обучение

pyplot as plt

# Загрузка набора данных

breast_cancer_data = load_breast_cancer()

# Преобразование данных в DataFrame

data = pd.DataFrame(data=breast_cancer_data.data, columns=breast_cancer_data.feature_names)

# Добавление меток классов в DataFrame

data['target'] = breast_cancer_data.target

# Создание объекта KMeans с 2 кластерами (для злокачественных и доброкачественных опухолей)

kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# Обучение модели на данных без меток классов

kmeans.

fit(data.drop('target', axis=1))

# Получение меток кластеров для каждого образца

cluster_labels = kmeans.labels_

# Визуализация кластеров

plt.scatter(data['mean radius'], data['mean texture'], c=cluster_labels, cmap='viridis')

plt.xlabel('Mean Radius')

plt.ylabel('Mean Texture')

plt.title('KMeans Clustering')

plt.show()

Пример 3

Давайте возьмем набор данных о покупках клиентов в магазине и применим к нему метод кластеризации K-means.

В этом примере мы будем использовать набор данных "Mall Customer Segmentation Data", который содержит информацию о клиентах магазина и их покупках.

```python

# Импортируем необходимые библиотеки

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Загружаем данные

data = pd.read_csv('mall_customers.csv')

# Посмотрим на структуру данных

print(data.

head())

# Определяем признаки для кластеризации (в данном случае возраст и расходы)

X = data[['Age', 'Spending Score (1-100)']].values

# Стандартизируем данные

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Определяем количество кластеров

k = 5

# Применяем метод кластеризации K-means

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)

kmeans.fit(X_scaled)

y_pred = kmeans.

predict(X_scaled)

# Визуализируем результаты кластеризации

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='red', s=300, linewidth=5, label='Centroids')

plt.xlabel('Age')

plt.ylabel('Spending Score (1-100)')

plt.title('K-means clustering of Mall Customers')

plt.legend()

plt.