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Python DBSCAN 예제

예제
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_blobs(n_samples=50, n_features=2, centers=3, random_state=1)
X.shape # (50, 2)
y.shape # (50,)

dbscan = DBSCAN(eps=2, min_samples=5, metric="euclidean") # eps : 반경, min_samples : 최소

dbscan.fit(X)
dbscan.labels_
clusters = dbscan.fit_predict(X)

# 한글 깨짐 없이 나오게 설정
from matplotlib import rcParams # 인코딩 폰트 설정
rcParams['font.family'] = 'New Gulim'
rcParams['font.size'] = 10

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(1,2,1)
plt.title("정답")
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
plt.subplot(1,2,2)
plt.title("추정")
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=clusters)
plt.show()

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from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_regression(n_samples=250, n_features=1, noise=50, random_state=2) plt.scatter(X,y, s=2) plt.show() from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 한글 깨짐 없이 나오게 설정 from matplotlib import rcParams # 인코딩 폰트 설정 rcParams['font.family'] = 'New Gulim' rcParams['font.size'] = 10 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=.20, random_state=0) x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape # 모델 생성 model = LinearRegression() # 학습하기 model.fit(x_train, y_train) # 가중치, 편향치 구하기 model.coef_, model.intercept_ # (array([90.11061494]), 2.4224269924448585) # 결정 계수 model.score(x_train, y_train) # 0.789267454050733 # 추정 pred = model.predict(x_test) # 산점도 plt.scatter(x_test,y_test) plt.plot(x_test, pred, 'r-') plt.show() # 추정 model.predict([[3.0]]) # 학습할 때 주는 데이터의 형식을 따른다 # x의 최소값, 최대값을 계수와 절편을 사용하여 ...
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