Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

# Визуализируем результаты кластеризации

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=y_pred, cmap='viridis')

plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='red', s=300, linewidth=5, label='Centroids')

plt.xlabel('Age')

plt.ylabel('Spending Score (1-100)')

plt.title('K-means clustering of Mall Customers')

plt.legend()

plt.show()

```

В этом коде мы загружаем данные о покупках клиентов, выбираем признаки для кластеризации (в данном случае возраст и расходы), стандартизируем данные, применяем метод кластеризации K-means и визуализируем результаты кластеризации. Каждый кластер обозначен разным цветом, а центроиды кластеров отмечены красными крестами.

В коде мы используем метод кластеризации K-means, который работает следующим образом:

1. Загрузка данных: Сначала мы загружаем данные о покупках клиентов из файла "mall_customers.csv".

2. Выбор признаков: Мы выбираем два признака для кластеризации – "Age" (возраст клиентов) и "Spending Score" (расходы клиентов).

3. Стандартизация данных: Поскольку признаки имеют разные диапазоны значений, мы стандартизируем их с помощью `StandardScaler`, чтобы все признаки имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.

4. Определение количества кластеров: В данном примере мы выбираем 5 кластеров, но это число можно выбирать исходя из предпочтений или на основе бизнес-задачи.

5. Применение метода кластеризации K-means: Мы создаем объект `KMeans` с указанным количеством кластеров и применяем его к стандартизированным данным методом `fit`. Затем мы используем полученную модель для предсказания кластеров для каждого клиента.

6. Визуализация результатов: Мы визуализируем результаты кластеризации, размещая каждого клиента на плоскости с осью X (возраст) и осью Y (расходы), окрашивая их в соответствии с прогнозируемым кластером. Также мы отображаем центры кластеров (центроиды) красными крестами.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

Обучение с подкреплением представляет собой класс задач машинного обучения, где модель, называемая агентом, взаимодействует с окружающей средой и принимает решения с целью максимизации некоторой численной награды или минимизации потерь. Этот процесс аналогичен обучению живых существ в реальном мире: агент получает обратную связь в виде вознаграждения или наказания за свои действия, что помогает ему корректировать свое поведение и принимать лучшие решения в будущем.