50 lines
2.4 KiB
Python
50 lines
2.4 KiB
Python
|
import pandas as pd
|
|||
|
|
import numpy as np
|
|||
|
|
from sklearn.cluster import DBSCAN
|
|||
|
|
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
|
|||
|
|
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
|
|||
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Загружаю данные
|
|||
|
|
df = pd.read_csv("hotel_bookings_raw.csv", delimiter=',')
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Объявляю объект для преобразования строковых значений в числовые
|
|||
|
|
label_encoder = LabelEncoder()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Признаки, по которым будет проходить кластеризация
|
|||
|
|
features = ['lead_time', 'stays_in_weekend_nights', 'adults', 'children', 'babies', 'adr']
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Применяю к каждому столбцу признака преобразования
|
|||
|
|
for f in features:
|
|||
|
|
df[f] = label_encoder.fit_transform(df[f])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Создаю объект для стандартизации данных
|
|||
|
|
scaler = StandardScaler()
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Стандартизую признаки
|
|||
|
|
scaled_features = scaler.fit_transform(df[features])
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Создаю объект для метода кластеризации DBSCAN
|
|||
|
|
# Это алгоритм кластеризации,
|
|||
|
|
# основанной на плотности —
|
|||
|
|
# если дан набор точек в
|
|||
|
|
# некотором пространстве, алгоритм
|
|||
|
|
# группирует вместе точки, которые тесно расположены
|
|||
|
|
# (точки со многими близкими соседями[en]), помечая как выбросы
|
|||
|
|
# точки, которые находятся одиноко в областях с малой плотностью
|
|||
|
|
# (ближайшие соседи которых лежат далеко). DBSCAN является одним
|
|||
|
|
# из наиболее часто используемых алгоритмов кластеризации, и наиболее часто упоминается в научной литературе
|
|||
|
|
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Кластеризую данные по этим признакам
|
|||
|
|
clusters = dbscan.fit_predict(scaled_features)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Создаю график
|
|||
|
|
plt.scatter(df[features[0]], df[features[1]], c=clusters)
|
|||
|
|
plt.title('Метод кластеризации - DBSCAN')
|
|||
|
|
plt.xlabel('Время до заезда')
|
|||
|
|
plt.ylabel('Забронировано ночей в выходные дни')
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# Сохранение графика в файл .png
|
|||
|
|
plt.savefig('clusters.png', dpi=300)
|