tepechin_kirill_lab_4/README.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+## Лабораторная работа №4, ПИбд-42 Тепечин Кирилл
+
+### Датасет:
+#### Ссылка:
+[Smoking and Drinking Dataset with body signal](https://www.kaggle.com/datasets/sooyoungher/smoking-drinking-dataset/data)
+#### Подробности датасета
+| Столбец          |                             Пояснение                             |
+|------------------|:-----------------------------------------------------------------:|
+| sex              |                       Пол(мужской, женский)                       |
+| age              |                         Возраст(округлён)                         |
+| height           |                        Рост(округлён) [см]                        |
+| weight           |                               [кг]                                |
+| sight_left       |                          зрение (левый)                           |
+| sight_left       |                          зрение (правый)                          |
+| hear_left        |          слух (левое): 1 (нормальное), 2 (ненормальное)           |
+| hear_right       |          слух (правое): 1 (нормальное), 2 (ненормальное)          |
+| SBP              |         Систолическое артериальное давление [мм рт. ст.]          |
+| DBP              |         Диастолическое артериальное давление [мм рт. ст.]         |
+| BLDS             |                  глюкоза в крови натощак [мг/дл]                  |
+| tot_chole        |                     общий холестерин [мг/дл]                      |
+| HDL_chole        |                      Холестерин ЛПВП [мг/дл]                      |
+| LDL_chole        |                      Холестерин ЛПНП [мг/дл]                      |
+| triglyceride     |                        триглицерид [мг/дл]                        |
+| hemoglobin       |                         гемоглобин [г/дл]                         |
+| urine_protein    |      белок в моче, 1(-), 2(+/-), 3(+1), 4(+2), 5(+3), 6(+4)       |
+| serum_creatinine |                креатинин сыворотки (крови) [мг/дл]                |
+| SGOT_AST         | глутамат-оксалоацетат-трансаминаза / аспартат-трансаминаза [МЕ/л] |
+| SGOT_ALT         |                  аланиновая трансаминаза [МЕ/л]                   |
+| gamma_GTP        |                  γ-глутамилтранспептидаза [МЕ/л]                  |
+| SMK_stat_type_cd |        Степень курения: 1 (никогда), 2 (бросил), 3 (курю)         |
+| DRK_YN           |                          Пьющий или нет                           |
+
+	
+### Как запустить лабораторную работу:
+
+Для запуска лабораторной работы необходимо запустить файл lab4.py
+
+### Используемые технологии:
+
+* Python 3.12
+* pandas
+* scikit-learn
+* matplotlib
+
+### Что делает лабораторная работа:
+
+Эта лабораторная программа загружает данные из csv файла, выбирает признаки, нормализует данные, строит дендрограмму и оценивает качество кластеризации с помощью silhouette score. 
+
+### Предварительная обработка данных:
+Т.к датасет содержит слишком большое количество данных следует уменшить их размер
+````python
+data = data.sample(frac=0.01, random_state=42)
+````
+### Результат:
+![Результат](dendr.png)
+На основании этой дендрограмы можно выбрать количество кластеров, на которое разумно поделить данные (4)
+
+Теперь используем метод иерархической кластеризации (AgglomerativeClustering) с 4 кластерами. Метки кластеров присваиваются данным, а затем вычисляется показатель silhouette score, который оценивает качество кластеризации.
+
+![Оценка](sil.png)
+### Вывод:
+Значение в районе 0.094 может быть интерпретировано как относительно низкое, что может указывать на то, что данные не разделены очень четко в кластеры, поэтому можно сделать вывод, что метод плохо подходит для решения задачи.

tepechin_kirill_lab_4/lab4.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
+from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
+from sklearn.metrics import silhouette_score
+
+# Загрузка данных
+data = pd.read_csv("smoking_drinking_dataset.csv")
+
+# Уменьшаем размер данных
+data = data.sample(frac=0.01, random_state=42)
+
+# Выбор подмножества признаков для кластеризации
+features = ['age', 'height', 'weight', 'waistline', 'sight_left', 'sight_right', 'hear_left', 'hear_right', 'SBP', 'DBP', 'BLDS', 'tot_chole', 'HDL_chole', 'LDL_chole', 'triglyceride', 'hemoglobin', 'urine_protein', 'serum_creatinine', 'SGOT_AST', 'SGOT_ALT', 'gamma_GTP']
+
+# Выбор данных для кластеризации
+cluster_data = data[features]
+
+# Нормализация данных
+normalized_data = (cluster_data - cluster_data.mean()) / cluster_data.std()
+
+# Расчет матрицы связи
+linkage_matrix = linkage(normalized_data, method='ward')
+
+# Построение dendrogram
+plt.figure(figsize=(16, 8))
+dendrogram(linkage_matrix, orientation='top', labels=data.index, distance_sort='descending', show_leaf_counts=True)
+plt.title('Дендрограма')
+plt.ylabel('Дистанция')
+#plt.show()
+plt.savefig("dendr.png")
+
+# Оценка метода
+n_clusters = 4
+cluster_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters, metric='euclidean', linkage='ward')
+labels = cluster_model.fit_predict(normalized_data)
+data['cluster'] = labels
+silhouette_avg = silhouette_score(normalized_data, labels)
+print(f"Silhouette Score: {silhouette_avg}")