🔍 Проект по кластеризации данных

Этот проект представляет собой комплексное решение для анализа данных с использованием различных методов кластеризации. Инструмент позволяет выполнять сегментацию данных, находить скрытые паттерны и визуализировать результаты.

✨ Основные возможности

• Предварительная обработка данных
• Реализация различных алгоритмов кластеризации:
  • K-means
  • DBSCAN
  • Иерархическая кластеризация
• Визуализация результатов с помощью matplotlib и seaborn
• Оценка качества кластеризации
• Автоматический подбор оптимального количества кластеров

🚀 Установка

1. Клонируйте репозиторий:

git clone [email protected]:IvanTishk0/Clustering.git
cd Clustering

2. Создайте виртуальное окружение:

python -m venv venv

# для Linux/Mac:
source venv/bin/activate

# для Windows:
venv\Scripts\activate

3. Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

📚 Зависимости

Библиотека	Версия	Назначение
numpy	1.24.3	Работа с многомерными массивами и матрицами
pandas	2.0.3	Обработка и анализ структурированных данных
scikit-learn	1.3.0	Алгоритмы машинного обучения и кластеризации
matplotlib	3.7.2	Создание статических визуализаций
seaborn	0.12.2	Продвинутая визуализация статистических данных

💻 Использование

Базовый пример:

from clustering.preprocessor import DataPreprocessor
from clustering.models import KMeansClusterer
import pandas as pd

# Загрузка данных
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# Предобработка
preprocessor = DataPreprocessor()
X = preprocessor.fit_transform(data)

# Кластеризация
clusterer = KMeansClusterer(n_clusters=5)
labels = clusterer.fit_predict(X)

# Визуализация
clusterer.plot_clusters(X, labels)

Примеры использования:

1. Кластеризация клиентов по покупательскому поведению
2. Сегментация изображений
3. Группировка текстовых документов
4. Анализ временных рядов

📊 Визуализация результатов

Проект предоставляет различные способы визуализации:

• Scatter plots для 2D и 3D данных
• Дендрограммы для иерархической кластеризации
• Тепловые карты
• Силуэтные графики

🤝 Вклад в проект

Мы приветствуем ваш вклад в развитие проекта! Для этого:

1. Создайте форк репозитория
2. Создайте ветку для новой функции (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Зафиксируйте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Отправьте изменения в ваш форк (git push origin feature/amazing-feature)
5. Откройте Pull Request

📝 Лицензия

Распространяется под лицензией MIT. Смотрите файл LICENSE для получения дополнительной информации.

📧 Контакты

[Иван Тишко] - [[email protected]]

Ссылка на проект: [https://github.com/IvanTishk0/Clustering]