Четвёртая лабораторная готова

alexandrov_dmitrii_lab_4/lab4.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+from scipy.cluster import hierarchy
+import pandas as pd
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+
+def start():
+    data = pd.read_csv('sberbank_data.csv', index_col='id')
+    x = data[['full_sq', 'price_doc']]
+    plt.figure(1, figsize=(16, 9))
+    plt.title('Дендрограмма кластеризации цен')
+
+    prices = [0, 0, 0, 0]
+    for ind, val in x.iterrows():
+        val = val['price_doc'] / val['full_sq']
+        if val < 100000:
+            prices[0] = prices[0] + 1
+        elif val < 300000:
+            prices[1] = prices[1] + 1
+        elif val < 500000:
+            prices[2] = prices[2] + 1
+        else:
+            prices[3] = prices[3] + 1
+    print('Результаты подчсёта ручного распределения:')
+    print('низких цен:'+str(prices[0]))
+    print('средних цен:'+str(prices[1]))
+    print('высоких цен:'+str(prices[2]))
+    print('премиальных цен:'+str(prices[3]))
+
+    hierarchy.dendrogram(hierarchy.linkage(x, method='single'),
+                         truncate_mode='lastp',
+                         p=15,
+                         orientation='top',
+                         leaf_rotation=90,
+                         leaf_font_size=8,
+                         show_contracted=True)
+
+    plt.show()
+
+
+start()

alexandrov_dmitrii_lab_4/readme.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+### Задание
+Использовать метод кластеризации по варианту для выбранных данных по варианту, самостоятельно сформулировав задачу.
+Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для
+решения сформулированной вами задачи.
+
+Вариант 1: dendrogram
+
+Была сформулирована следующая задача: необходимо разбить записи на кластеры в зависимости от цен и площади.
+
+### Запуск программы
+Файл lab4.py содержит и запускает программу, аргументов и настройки ~~вроде~~ не требует.
+
+### Описание программы
+Программа считывает цены и площади из файла статистики сбербанка по рынку недвижимости.
+Поскольку по заданию требуется оценить машинную кластеризацию, для сравнения программа подсчитывает и выводит в консоль количество записей в каждом из выделенных вручную классов цен.
+Далее программа кластеризует данные с помощью алгоритма ближайших точек (на другие памяти нету) и выводит дендрограмму на основе кластеризации.
+Выводимая дендрограмма ограничена 15 последними (верхними) объединениями.
+
+### Результаты тестирования
+По результатам тестирования, можно сказать следующее:
+* Последние объединения в дендрограмме - объединения выбросов с 'основным' кластером, то есть 10-20 записей с кластером с более чем 28000 записями.
+* Это правильная информация, так как ручная классификация показывает, что премиальных (аномально больших) цен как раз порядка 20, остальные относятся к другим классам.
+* Поскольку в имеющихся данных нет ограничений по ценам, выбросы аномально высоких цен при использовании данного алгоритма формируют отдельные кластеры, что негативно сказывается на наглядности.
+* Ценовое ограничение также не дало положительнх результатов: снова сформировался 'основной' кластер, с которым последними объединялись отдельные значения.
+* Значит, сам алгоритм не эффективен.
+
+Итого: Алгоритм ближайших точек слишком чувствителен к выбросам, поэтому можно признать его неэффективным для необработанных данных. Дендрограмма как средство визуализации скорее уступает по наглядности диаграмме рассеяния.