43 lines
3.9 KiB
Markdown
43 lines
3.9 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 данных Top 240 Recommended Restaurants in L.A. 2023
|
|||
|
|
Ссылка на датасет:
|
|||
|
|
https://www.kaggle.com/datasets/lorentzyeung/top-240-recommended-restaurants-in-la-2023?resource=download&select=top+240+restaurants+recommanded+in+los+angeles+2.csv
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Задача для кластарезации: кластеризация ресторанов по их мировому рейтингу, звездному рейтингу, количеству отзывов и стилю
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Запуск приложения: запуск файла app.py
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Использованные технологии:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Flask: Веб-фреймворк для создания веб-приложений на Python.
|
|||
|
|
pandas: Библиотека для работы с данными, предоставляющая структуры данных и инструменты анализа.
|
|||
|
|
scikit-learn: Библиотека для машинного обучения в Python, включающая реализацию t-SNE и k-средних.
|
|||
|
|
matplotlib: Библиотека для создания графиков и визуализации данных.
|
|||
|
|
BytesIO: Инструмент для работы с байтовыми данными как с файлом в памяти.
|
|||
|
|
base64: Кодирование и декодирование данных в формате base64.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Описание работы программы:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Чтение данных: Данные о ресторанах загружаются из CSV-файла.
|
|||
|
|
Кодирование категориальных данных: Столбец 'Style' кодируется числовыми значениями с использованием LabelEncoder.
|
|||
|
|
Выбор данных для кластеризации: Выбираются нужные столбцы для анализа и кластеризации ('Rank', 'StarRating', 'NumberOfReviews', 'Style_encoded').
|
|||
|
|
t-SNE для уменьшения размерности: Применяется алгоритм t-SNE для уменьшения размерности данных до двух компонент.
|
|||
|
|
KMeans для кластеризации: Применяется алгоритм k-средних для кластеризации данных.
|
|||
|
|
Визуализация результатов: Результаты кластеризации отображаются на графике рассеяния.
|
|||
|
|
Встраивание графика в HTML: График сохраняется в формате PNG и встраивается в HTML как изображение в формате base64.
|
|||
|
|
Отправка результатов веб-приложению: Результаты передаются веб-приложению для отображения.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Пример входных данных:
|
|||
|
|
Данные из файлов "top_240_restaurants_recommended_in_los_angeles_2.csv"
|
|||
|
|
Rank,StarRating,NumberOfReviews,Style
|
|||
|
|
1,4.4,2672,American (New)
|
|||
|
|
2,4.3,1701,Cocktail Bars; Gastropubs
|
|||
|
|
3,4.2,2557,Latin American; Korean; Noodles
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Пример выходных данных:
|
|||
|
|
График рассеяния, на котором каждая точка представляет ресторан, окрашенный в соответствии с кластером, к которому он отнесен.
|
|||
|
|
Веб-страница, на которой отображается график.
|