32 lines
2.5 KiB
Markdown
32 lines
2.5 KiB
Markdown
|
Общее задание:
|
|||
|
|
Использовать метод кластеризации к данным из курсовой работы, самостоятельно сформулировав задачу.
|
|||
|
|
Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной вами задачи.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Задание по вариантам:
|
|||
|
|
Тема: Анализ благополучия студентов
|
|||
|
|
Датасет: Student Alcohol Consumption
|
|||
|
|
ссылка: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/student-alcohol-consumption?resource=download
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Задача для кластарезации:
|
|||
|
|
модель linkage
|
|||
|
|
применение алгоритмов кластеризации к данным о студентах, для выявления схожих групп студентов по признакам
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Чтобы Запустить приложение нужно запустить файл app.py
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Технологии:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Flask: Фреймворк для создания веб-приложений на языке Python.
|
|||
|
|
pandas: Библиотека для обработки и анализа данных.
|
|||
|
|
scipy: Библиотека для научных вычислений, включая алгоритмы кластеризации.
|
|||
|
|
seaborn: Библиотека для визуализации данных.
|
|||
|
|
Описание работы программы:
|
|||
|
|
Программа использует Flask для создания веб-приложения. Она загружает данные о студентах из файла 'student-mat.csv' с использованием pandas. Затем она выполняет кластеризацию студентов с использованием алгоритма linkage из scipy и визуализирует результаты с помощью seaborn в виде тепловой карты (heatmap).
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Программа предоставляет веб-страницу, на которой отображается тепловая карта, показывающая схожесть студентов по выбранным признакам.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Входные данные:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Файл 'student-mat.csv', содержащий данные о студентах.
|
|||
|
|
Выходные данные:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Веб-страница с тепловой картой, отображающей результаты кластеризации студентов.
|