Birden çok özellik ile kümeleme

Python ile Kümeleme Analizi

Shaumik Daityari

Business Analyst

Temel kontroller

# Küme merkezleri
print(fifa.groupby('cluster_labels')[['scaled_heading_accuracy', 
    'scaled_volleys', 'scaled_finishing']].mean())

cluster_labels	scaled_heading_accuracy	scaled_volleys	scaled_finishing
0	3.21	2.83	2.76
1	0.71	0.64	0.58

# Küme boyutları
print(fifa.groupby('cluster_labels')['ID'].count())

cluster_labels	count
0	886
1	114

Görselleştirmeler

Küme merkezlerini görselleştirin
Her küme için diğer değişkenleri görselleştirin

# Küme merkezlerini çiz
fifa.groupby('cluster_labels') \
  [scaled_features].mean()
  .plot(kind='bar')
plt.show()

Kümelerdeki en iyi öğeler

# Her kümedeki ilk 5 oyuncunun adını alın
for cluster in fifa['cluster_labels'].unique():
    print(cluster, fifa[fifa['cluster_labels'] == cluster]['name'].values[:5])

Küme Etiketi	En İyi Oyuncular
0	['Cristiano Ronaldo' 'L. Messi' 'Neymar' 'L. Suárez' 'R. Lewandowski']
1	['M. Neuer' 'De Gea' 'G. Buffon' 'T. Courtois' 'H. Lloris']

Özellik azaltma

Faktör analizi
Çok boyutlu ölçekleme

Final alıştırmalar!

Python ile Kümeleme Analizi