Кластеризация DBSCAN с использованием алгоритма классификации внутри каждого образованного кластера.

Вопрос или проблема

    import pandas as pd
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.cluster import DBSCAN
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt 
    data = pd.read_csv('diabetes.csv')
    data = pd.DataFrame(data)
    data = StandardScaler().fit_transform(data)
    clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=10).fit(data)
    clusters = len(set(clustering.labels_))
    print("количество кластеров: ", clusters)

    def show_clusters(data, clusters):
        df = pd.DataFrame(dict(x=data[:,0], y=data[:,1],            
        label=clusters))
        colors = {-1:'black', 0:'blue', 1:'skyblue', 2:'orange', 
        3:'yellow', 4:'pink', 5:'red'}
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,6))
        grouped = df.groupby('label')

for key, group in grouped:
    group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='x', y='y', label=key, 
    color=colors[key])

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

Ответ или решение

Кластеризация с использованием DBSCAN и классификация внутри кластеров: детальное руководство

Введение

В рамках анализа данных на основе набора данных о диабете Pima Indians вы столкнулись с проблемами, связанными с кластеризацией при использовании алгоритма DBSCAN. Вам также необходимо провести классификацию внутри полученных кластеров и сравнить их точность. В этой статье мы рассмотрим шаги, которые помогут вам оптимизировать процесс кластеризации и интегрировать классификацию.

Шаги по оптимизации DBSCAN

1. Настройка параметров DBSCAN: Ваша основная проблема заключается в установке параметра eps, который контролирует радиус окрестности для поиска соседей. Если значение eps слишком маленькое, то будет создано слишком много кластеров, часто по одному для каждого наблюдения. Если значение слишком большое, все наблюдения могут быть сгруппированы в один кластер.

   Рекомендуется проводить экспериментирование с параметрами eps и min_samples. Например, попробуйте установить eps = 0.5 или eps = 0.3 и посмотрите, как это повлияет на результаты кластеризации:

   clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10).fit(data)

2. Визуализация кластеров: Визуализация кластеров поможет вам понять структуру данных и достоверность кластеризации. Используйте следующий код для вывода всех кластеров в одном графике:

   def show_clusters(data, clusters):
      df = pd.DataFrame(dict(x=data[:,0], y=data[:,1], label=clusters))
      fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
      ax.scatter(df.iloc[:, 0], df.iloc[:, 1], c=df.label, cmap='rainbow')
      plt.xlabel('Признак 1')
      plt.ylabel('Признак 2')
      plt.title('Кластеры данных')
      plt.show()
   
   show_clusters(data, clustering.labels_)

Классификация внутри кластеров

После того как вы получите разумные кластеры, вы можете применить классификационные алгоритмы внутри каждого кластера. Вот пример того, как можно сделать это с использованием RandomForestClassifier из библиотеки scikit-learn.

1. Создание подмножеств кластеров: Сначала разделите данные на подмножества по кластерам:

   import numpy as np
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.metrics import accuracy_score
   
   data['cluster'] = clustering.labels_
   accuracy_scores = {}
   
   for cluster in np.unique(data['cluster']):
      if cluster == -1:  # Игнорируем шум (-1)
          continue
   
      cluster_data = data[data['cluster'] == cluster]
      X = cluster_data.drop(columns=['target', 'cluster'])  # замените 'target' на название вашего целевого столбца
      y = cluster_data['target']
   
      # Разделите данные на обучающую и тестовую выборки
      from sklearn.model_selection import train_test_split
      X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   
      # Обучаем классификатор
      clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
      clf.fit(X_train, y_train)
   
      # Оценка точности
      y_pred = clf.predict(X_test)
      accuracy_scores[cluster] = accuracy_score(y_test, y_pred)
   
   print("Точности кластеров:", accuracy_scores)

2. Сравнение точностей кластеров: После выполнения вышеуказанных шагов вы сможете увидеть точности различных кластеров. Это позволит вам оценить, какой кластер приводит к более высокой точности классификации.

Заключение

Процесс кластеризации и классификации является итеративным, и потребуется несколько раундов настройки параметров для достижения наилучших результатов. Экспериментируйте с различными значениями eps, визуализируйте результаты и используйте классификационные алгоритмы для получения глубже понимания данных. Это поможет не только улучшить качество кластеризации, но и повысить точность предсказаний внутри кластеров.

Если у вас будут дополнительные вопросы или потребуется помощь с конкретными фрагментами кода, не стесняйтесь обращаться за помощью.