实验楼 Python 聚类分析实战
本实验将指导您在实验楼平台上运用 Python 进行聚类分析，所需数据可通过文档中提供的 URL 获取。
实验步骤
- 环境配置: 在实验楼环境中，确保已安装必要的 Python 库，例如 scikit-learn、pandas 和 numpy。
- 数据获取: 使用文档中提供的 URL 下载实验所需数据集。
- 数据预处理: 利用 pandas 库对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、数据标准化等。
- 聚类模型选择: 根据数据集的特点和分析目标，选择合适的聚类算法，例如 K-Means、DBSCAN 等。
- 模型训练: 使用 scikit-learn 库提供的函数，将预处理后的数据输入到选定的聚类模型中进行训练。
- 结果评估: 利用可视化工具或指标评估聚类结果的质量，并根据评估结果调整模型参数或选择其他算法。
实验总结
通过本次实验，您将掌握在实验楼环境下使用 Python 进行聚类分析的基本流程，并能够根据实际问题选择合适的算法和评估指标。