# IIS_2023_1 ### Задание Использовать метод кластеризации по варианту для данных из таблицы 1 по варианту(таблица 9),самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной вами задачи. 4. DBSCAN ### Способ запуска лабораторной работы Выполнить скрипт `shadaev_anton_lab_4/main.py` ### Стек технологий * `Python`: v. 3.11 * `Pandas` - библиотека, которая позволяет работать с двумерными и многомерными таблицами, строить сводные таблицы, выделять колонки, использовать фильтры по параметрам, выполнять группировку по параметрам, запускать функции (сложение, нахождение медианы, среднего, минимального, максимального значений), объединять таблицы и многое другое * `Sklearn` - предоставляет ряд инструментов для моделирования данных, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. * `Matplotlib` - это библиотека для визуализации данных в Python, предоставляющая инструменты для создания статических, анимированных и интерактивных графиков и диаграмм. ### Описание кода 1. Загрузка данных из .csv-файла. 2. Предварительная обработка данных от null-значений. 3. Отбор признаков. 4. Нормализация признаков. 5. Применение алгоритма DBScan. 6. Визуализация данных. График: ![myplot.png](myplot.png) ### Вывод Каждый цвет представляет собой отдельный кластер, и точки с одинаковым цветом принадлежат одному и тому же кластеру. * Средний уровень сахара в крови варьируется (примерно) от 140 до 250. Возраст варьируется (примерно) от 30 до 80. * На графике видно очень много фиолетовых точек, что говорит о том, что на нашем графике очень много шума. Но по другим точкам (более светлым) уже можем отобрать какие-то данные. В целом, применение алгоритма DBScan к признакам (age, avg_glucose_level) из данного датасета не очень эффективно. Визуально можно оценить эффективность алгоритма на 5-10%. В моем случае этот алгоритм неэффективен, т.к. алгоритм лучше работает с данными с высокой плотностью, а разделить на группы среди признаков возраст и средний уровень сахара в крови может быть проблематично, т.к. получится выделить не так много характеристик среди групп с разным возрастом. По-сути все, что мы имеем, это низкий, средний, высокий уровень сахара в крови среди разных возрастных групп.