手把手教你用机器学习进行数据分析-聚类分析

数据人学习平台上线摘要

作者介绍: Claire，数据分析师，美剧爱好者，数据人创作者联盟成员，分享有关Python Pandas及机器学习/数据分析的知识。

本文主要面向具有Python Pandas基础、对机器学习/数据分析感兴趣的读者。文中提及，如反响良好，作者会考虑出系列文章。

项目背景

本项目使用美国社区犯罪数据，共2215行，每行代表一个社区，包含人口特征、经济情况、执法数据和犯罪率。目的是通过机器学习的聚类算法对社区犯罪率进行分类，以便做出居住地选择或警力分配等决策。

解决方案

采用K-means clustering算法解决分类问题。面临的挑战包括维度诅咒、过拟合、计算复杂度增加和可解释性降低等。采取特征选择和特征降维技术应对这些挑战。

数据分析难点

• 处理147列中的缺失值和过多的特征问题。
• 选取聚类算法中最常用的K-means。
• 特征选择和降维以应对维度诅咒和减少计算复杂度。

数据清理

数据清理步骤包括处理缺失值、移除无关列、处理异常值和偏斜度以及标准化处理。

特征降维

利用主成分分析（PCA）进行降维，保留20个主成分以解释95%的数据方差，并为聚类算法做准备。

K-均值聚类

通过肘部方法确定最佳簇数为4。利用K-均值算法对社区进行划分，并通过轮廓分数评估聚类结果质量。各簇的特征分析显示了不同社区群体的特点，并通过可视化图表呈现。

文章结尾，作者鼓励读者点赞、收藏、转发和评论，并推荐书籍《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》。