共計 1234 個字符，預(yù)計需要花費 4 分鐘才能閱讀完成。

對多屬性進行聚類分析可以使用 Python 中的 scikit-learn 庫中的 KMeans 算法。

以下是一種對多屬性進行聚類分析的步驟：

1. 導(dǎo)入所需的庫和數(shù)據(jù)集：

   from sklearn.cluster import KMeans
   import pandas as pd
   
   # 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
   dataset = pd.read_csv('dataset.csv')
   

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：

   對于多屬性的聚類分析，需要將數(shù)據(jù)集中的每個屬性進行歸一化處理，確保各個屬性具有相同的重要性。

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   
   # 標準化數(shù)據(jù)集
   scaler = StandardScaler()
   scaled_dataset = scaler.fit_transform(dataset)
   

3. 使用 KMeans 算法進行聚類分析：

   在進行聚類分析之前，需要確定聚類的數(shù)量。可以使用肘部法則（elbow method）來選擇最優(yōu)的聚類數(shù)量。

   # 尋找最優(yōu)的聚類數(shù)量
   wcss = []
   for i in range(1, 11):
       kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42)
       kmeans.fit(scaled_dataset)
       wcss.append(kmeans.inertia_)
   
   # 繪制肘部法則圖形
   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.plot(range(1, 11), wcss)
   plt.xlabel('Number of clusters')
   plt.ylabel('WCSS')
   plt.show()
   

   根據(jù)肘部法則圖形，選擇使 WCSS 值變化趨于平緩的聚類數(shù)量。

4. 進行聚類分析：

   使用確定的聚類數(shù)量進行聚類分析。

   # 使用最優(yōu)的聚類數(shù)量進行聚類分析
   kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)
   kmeans.fit(scaled_dataset)
   
   # 獲取聚類結(jié)果
   clusters = kmeans.predict(scaled_dataset)
   

   聚類結(jié)果將會保存在 clusters 變量中，表示每個樣本所屬的聚類。

5. 可視化聚類結(jié)果：

   可以使用 matplotlib 庫將聚類結(jié)果可視化。

   # 繪制聚類結(jié)果的散點圖
   plt.scatter(dataset[' 屬性 1 '], dataset[' 屬性 2 '], c=clusters)
   plt.xlabel('Attribute 1')
   plt.ylabel('Attribute 2')
   plt.show()
   

   散點圖中不同顏色的點表示不同的聚類。

以上是一種基本的多屬性聚類分析的步驟，根據(jù)具體的需求和數(shù)據(jù)集的特點，還可以根據(jù)需要進行調(diào)整和擴展。

丸趣 TV 網(wǎng) – 提供最優(yōu)質(zhì)的資源集合！