【源码】基于Python的聚类分析在汽车行业数据中的应用

项目简介

本项目运用Python编程语言，借助聚类分析技术对汽车行业数据进行深度挖掘。主要目的是为指定车型找出竞品车型，通过数据决策为产品定位和竞品分析提供有价值的参考，例如找出vokswagen汽车的相应竞品。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 数据预处理：涵盖数据清洗、异常值处理、数据转换等操作。
2. 聚类分析：采用K-means、高斯混合模型（GMM）和DBSCAN三种聚类方法。
3. 数据降维：使用PCA和t-SNE进行降维，便于数据可视化。
4. 结果评估：通过拐点法、CH分数后验确定最佳聚类数量，利用邓恩指数(DI)评价模型效果。

功能

1. 导入数据：从指定路径导入汽车价格数据集。
2. 数据处理：清洗和转换数据，处理错误车名、缺失值和异常值。
3. 特征工程：将有序属性转换为数字，对无序属性进行独热编码。
4. 模型搭建：确定聚类数量，运用K-means、GMM和DBSCAN进行聚类分析。
5. 结果可视化：绘制相关性热力图、箱线图、t-SNE图等。
6. 结果评估与优化：计算邓恩指数，评估聚类效果并优化模型参数。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 安装依赖库：使用pip安装所需库，如numpy、matplotlib、pandas等。 bash pip install numpy matplotlib pandas scikit-learn seaborn 2. 运行环境：确保在Python 3环境下运行。 3. 数据准备：将汽车价格数据置于指定路径下。 4. 运行代码：运行cluster.py主程序文件，执行聚类分析。 bash python3 cluster.py 5. 查看结果：在结果目录下查看聚类的结果、可视化和评估报告。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】