Классификация и кластеризация данных – важные методы в Data Science, которые помогают классифицировать большие наборы данных и интерпретировать их для принятия обоснованных решений. Используя Python, мы можем легко выполнять эти задачи с помощью различных библиотек, таких как NumPy, scikit-learn и pandas.
Классификация данных подразумевает разделение данных на отдельные категории на основе схожих характеристик или атрибутов, в то время как кластеризация подразумевает группировку точек данных, имеющих определенное сходство. Используя Python для задач классификации и кластеризации данных, мы можем визуально интерпретировать сложные наборы данных с помощью визуализации на основе графов, определяя корреляции между различными переменными в нашем наборе данных.
Кроме того, модели машинного обучения, работающие вместе с алгоритмами Python, могут улучшить процесс точного обнаружения закономерностей в огромных объемах данных для того чтобы лучше принимать бизнес-решения. Таким образом, Python, как мощный инструмент для решения сложных задач, связанных с большими массивами информации, несомненно, является ценным набором навыков для любого начинающего Data Scientist или разработчика.
В сегодняшней заметке я покажу вам, как я использую Python для классификации и кластеризации данных в соответствии с их атрибутами. В качестве набора данных я буду использовать хорошо известные признаки цветов ириса.
