IIS_2023_1/verina_daria_lab_4

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.

Задание по варианту и сформированное задание

7(2). linkage Будем кластеризировать данные методом linkage, используя два выбранных признака ('gdppercent' (процент ВВП) и 'oil_prices').

Способ запуска лабораторной работы

Выполнить скрипт verina_daria_lab_4/main.py

Стек технологий

• 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

Этот код выполняет кластеризацию данных методом linkage, используя два выбранных признака ('gdppercent' - это процент ВВП и 'oil_prices'). Процесс включает в себя предварительную обработку данных (заполнение пропущенных значений и стандартизацию), а затем применение агломеративной кластеризации. Результаты визуализируются на графике, который сохраняется в папке проекта под названием 'result.png'.

График:

Вывод

Кластеризация в данном случае позволяет достаточно эффективно ыделить группы схожих наблюдений, основываясь на уровне ВВП и ценах на нефть. Кластеризация данных по уровню ВВП и цене на нефть позволяет выделить группы стран с схожими экономическими характеристиками, что может быть полезным для анализа и сравнения экономических трендов.