IIS_2023_1/kozlov_alexey_lab_4

Лабораторная работа №4. Кластеризация

14 вариант

---

Задание:

Использовать метод кластеризации DBSCAN, самостоятельно сформулировав задачу. Интерпретировать результаты и оценить, насколько хорошо он подходит для решения сформулированной вами задачи.

Описание используемого набора данных:

Объектом исследования является набор данных, который размещен на платформе Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/top-spotify-songs-2023/data). Он представляет собой полный список самых известных песен 2023 года, перечисленных на Spotify. Данный набор представлен в виде файла spotify.csv

Столбцами являются:

1. track_name – Название композиции
2. artist(s)_name – Имя исполнителя/имена исполнителей песни.
3. artist_count – Количество исполнителей, участвовавших в со-здании песни
4. released_year – Год, когда песня была выпущена
5. released_month – Месяц, когда песня была выпущена
6. released_day – День месяца, когда песня была выпущена.
7. in_spotify_playlists – Количество плейлистов Spotify, в которые песня включена
8. in_spotify_charts – Присутствие и рейтинг песни в чартах Spotify.
9. streams – Общее количество прослушиваний в Spotify.
10. in_apple_playlists – Количество плейлистов Apple Music, в которые песня включена.
11. in_apple_charts – Присутствие и рейтинг песни в чартах Apple Music.
12. in_deezer_playlists – Количество плейлистов Deezer, в ко-торые песня включена.
13. in_deezer_charts – Присутствие и рейтинг песни в чартах Deezer
14. in_shazam_charts – Присутствие и рейтинг песни в чартах Shazam.
15. bpm – Количество ударов в минуту, показатель темпа песни.
16. key – Тональность песни.
17. mode – Режим песни (мажорный или минорный).
18. danceability_% – Процент, указывающий, насколько песня подходит для танцев.
19. valence_% - Позитивность музыкального содержания пес-ни
20. energy_% - Воспринимаемый уровень энергии песни
21. acousticness_% - Количество акустического звука в песне
22. instrumentalness_% - Количество инструментального кон-тента в песне
23. liveness_% - Наличие элементов живого исполнения
24. speechiness_% - Количество произнесенных слов в песне

Задачей кластеризации на данном наборе данных является разделение значений набора данных на кластеры похожих значений (схожих треков).

---

Запуск

• Запустить файл lab4.py

Используемые технологии

• Язык программирования Python
• Среда разработки PyCharm
• Библиотеки:
  • sklearn
  • matplotlib
  • numpy
  • pandas

Описание программы

Код программы выполняет следующие действия:

1. Импортирует необходимые библиотеки: pandas, numpy, matplotlib.pyplot, sklearn.cluster.DBSCAN и sklearn.metrics.silhouette_score.
2. Загружает данные из файла "spotify.csv" с помощью функции read_csv() из библиотеки pandas и сохраняет их в переменной data.
3. Удаляет все строки с пропущенными значениями в данных с помощью функции dropna().
4. Удаляет столбец 'artist(s)_name' с помощью функции drop().
5. Определяет список столбцов для нормализации в переменной columns_to_normalize.
6. Проходит по каждому столбцу из списка columns_to_normalize и выполняет нормализацию данных путем вычитания минимального значения и деления на разницу между максимальным и минимальным значениями.
7. Удаляет запятые из значений столбца 'in_deezer_playlists' с помощью функции str.replace() и преобразует значения в столбце в тип int64 с помощью функции astype().
8. Удаляет запятые из значений столбца 'in_shazam_charts' и преобразует значения в столбце в тип int64.
9. Создает словарь, где числовым значениям столбца 'track_name' соответствуют уникальные названия треков.
10. Заменяет значения столбца 'track_name' на числовые значения с помощью функции map() и созданного словаря.
11. Создает словарь, где числовым значениям столбца 'key' соответствуют тональности треков.
12. Заменяет значения столбца 'key' на числовые значения с помощью функции map() и созданного словаря.
13. Создает словарь, где числовым значениям столбца 'mode' соответствуют режимы песни.
14. Заменяет значения столбца 'mode' на числовые значения с помощью функции map() и созданного словаря.
15. Определяет радиус окрестности (eps) и минимальное количество точек в окрестности (min_samples) для алгоритма DBSCAN.
16. Создает объект DBSCAN с заданными параметрами и применяет его к данным.
17. Добавляет метки кластеров в исходный датасет с помощью функции labels_ объекта DBSCAN.
18. Создает график рассеяния, используя столбцы "bpm" и "danceability_%" из данных, а также метки кластеров.
19. Добавляет легенду на график, которая отображает метки кластеров.
20. Отображает график.
21. Вычисляет индекс силуэта (silhouette_avg) для модели DBSCAN и выводит его значение в консоль.

В результате выполнения кода генерируется график рассеяния с данными, разбитыми на кластеры, и выводится значение индекса силуэта для модели DBSCAN.

---

Пример работы

График рассеивания модели

Значение индекса силуэта модели

Вывод

Значение индекса силуэта модели DBSCAN равное -0.00602325264419104 говорит о том, что модель DBSCAN не очень хорошо разделяет данные на кластеры. Отрицательное значение индекса силуэта говорит о том, что объекты внутри кластеров находятся ближе к объектам соседних кластеров, чем к объектам своего собственного кластера. В таком случае, стоит обратить внимание на другие алгоритмы кластеризации для получения более точных результатов.