Искусственный интеллект. Машинное обучение - стр. 33

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 sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

# Загрузка данных

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

# Подготовка данных

X = data.drop('Country', axis=1) # Отделяем признаки от меток классов

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X) # Масштабируем данные

# Иерархическая кластеризация

model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) # Задаем количество кластеров

clusters = model.fit_predict(X_scaled)

# Визуализация дендрограммы

plt.figure(figsize=(12, 8))

dendrogram(linkage(X_scaled, method='ward'))

plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')

plt.xlabel('Sample Index')

plt.ylabel('Distance')

plt.show()

# Анализ результатов

data['Cluster'] = clusters

cluster_summary = data.groupby('Cluster').mean()

print(cluster_summary)

```

Это пример кода для проведения иерархической кластеризации на наборе данных о потреблении энергии в разных странах. В результате мы получаем кластеры стран с похожими паттернами потребления энергии и можем проанализировать эти кластеры для выявления интересных закономерностей.

Для выполнения примера нам нужен набор данных о потреблении энергии в различных странах. Давайте используем набор данных "World Energy Consumption" из открытых источников.

Вы можете найти набор данных о потреблении энергии в различных странах на различных открытых платформах для обмена данными, таких как Kaggle, UCI Machine Learning Repository, или просто выполнить поиск в интернете по запросу "world energy consumption dataset".