{"id":333320,"date":"2022-05-18T15:01:44","date_gmt":"2022-05-18T15:01:44","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=333320"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=333320","title":{"rendered":"<span>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyCaret<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6bf\/0f1\/153\/6bf0f11537f1cc14727a41e1595a76ba.png\" width=\"780\" height=\"439\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6bf\/0f1\/153\/6bf0f11537f1cc14727a41e1595a76ba.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 &#171;\u0423\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 PyCaret&#187;. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/leanpub.com\/pycaretbook\/\"><u>\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0435\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0431\u0438\u043e\u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/pycaret.org\/\"><u>PyCaret<\/u><\/a>, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Python, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. PyCaret \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044f \u043b\u043e\u0443\u043a\u043e\u0434-\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u044b ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u0442.\u0435. Microsoft Windows, Linux \u0438 Apple macOS. \u041d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python 3, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/jupyterlab.readthedocs.io\/\"><u>JupyterLab<\/u><\/a>. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u0430\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.anaconda.com\/\"><u>Anaconda<\/u><\/a>, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432. Anaconda \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/www.anaconda.com\/products\/individual\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/u><\/a>. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\"><u>Google Colab<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 Python, \u043d\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u044f\u0441\u044c \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442 Jupyter \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/derevirn\/pycaret-book\/tree\/main\/04_Clustering\"><u>\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f Github<\/u><\/a>.<\/p>\n<h3>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f PyCaret<\/h3>\n<p>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCaret \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 Anaconda. \u042d\u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 Google Colab \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<pre><code>pip install pycaret[full]==2.3.4<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b PyCaret \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d, \u0438 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 <code>[full]<\/code>. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b PyCaret ver. 2.3.4 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439. \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, <a href=\"https:\/\/docs.conda.io\/projects\/conda\/en\/latest\/user-guide\/getting-started.html#managing-envs\"><u>\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b conda<\/u><\/a> \u0434\u043b\u044f PyCaret \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<h3>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f K-Means<\/h3>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f K-Means<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B1%5D%3A%20Steinley%2C%20Douglas.%20%E2%80%9CK%E2%80%90means%20clustering%3A%20a%20half%E2%80%90century%20synthesis.%E2%80%9D%20British%20Journal%20of%20Mathematical%20and%20Statistical%20Psychology%2059.1%20(2006)%3A%201%E2%80%9334.\">\u00b9<\/a> (\u041a-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445) \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435. \u041e\u043d \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/164\/97f\/445\/16497f44577cf793543c409a6de3c213.png\" width=\"1400\" height=\"131\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/164\/97f\/445\/16497f44577cf793543c409a6de3c213.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>K \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 C \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c \u2014 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c W, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9c1\/df8\/4af\/9c1df84aff5181d99b01a036c9e5a76d.png\" width=\"1400\" height=\"128\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9c1\/df8\/4af\/9c1df84aff5181d99b01a036c9e5a76d.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 K-Means, \u0433\u0434\u0435 W \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/fac\/4c8\/da6\/fac4c8da6776f879f9ff1c542da71e00.png\" width=\"1400\" height=\"155\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fac\/4c8\/da6\/fac4c8da6776f879f9ff1c542da71e00.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyCaret<\/h3>\n<p>K-Means \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043d\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Affinity Propagation<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B2%5D%3A%20Dueck%2C%20Delbert.%20Affinity%20propagation%3A%20clustering%20data%20by%20passing%20messages.%20Toronto%3A%20University%20of%20Toronto%2C%202009.\">\u00b2<\/a>, Spectral Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B3%5D%3A%20Von%20Luxburg%2C%20Ulrike.%20%E2%80%9CA%20tutorial%20on%20spectral%20clustering.%E2%80%9D%20Statistics%20and%20computing%2017.4%20(2007)%3A%20395%E2%80%93416.\">\u00b3<\/a>, Agglomerative Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B4%5D%3A%20Ackermann%2C%20Marcel%20R.%2C%20et%20al.%20%E2%80%9CAnalysis%20of%20agglomerative%20clustering.%E2%80%9D%20Algorithmica%2069.1%20(2014)%3A%20184%E2%80%93215.\">\u2074<\/a>, Mean Shift Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B5%5D%3A%20Derpanis%2C%20Konstantinos%20G.%20%E2%80%9CMean%20shift%20clustering.%E2%80%9D%20Lecture%20Notes%20(2005)%3A%2032.\">\u2075<\/a> \u0438 Density-Based Spatial Clustering (DBSCAN)<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B6%5D%3A%20Khan%2C%20Kamran%2C%20et%20al.%20%E2%80%9CDBSCAN%3A%20Past%2C%20present%20and%20future.%E2%80%9D%20The%20fifth%20international%20conference%20on%20the%20applications%20of%20digital%20information%20and%20web%20technologies%20(ICADIWT%202014).%20IEEE%2C%202014.\">\u2076<\/a>. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PyCaret \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<pre><code>import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns from pycaret.clustering import * from sklearn.datasets import make_blobs mpl.rcParams['figure.dpi'] = 300<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f NumPy, pandas, Matplotlib \u0438 Seaborn. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PyCaret, \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>make_blobs()<\/code> scikit-learn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c DPI \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 Matplotlib \u043d\u0430 300, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443.<\/p>\n<h4>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/h4>\n<pre><code>cols = ['column1', 'column2', 'column3',         'column4', 'column5'] arr = make_blobs(n_samples = 1000, n_features = 5, random_state =20,                  centers = 3, cluster_std = 1) data = pd.DataFrame(data = arr[0], columns = cols) data.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8a5\/aa0\/3b5\/8a5aa03b5cb2bd5b2e81d7ec3419b1bb.png\" width=\"1204\" height=\"382\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8a5\/aa0\/3b5\/8a5aa03b5cb2bd5b2e81d7ec3419b1bb.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code>data.info() &lt;class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 5 columns):  #   Column   Non-Null Count  Dtype   ---  ------   --------------  -----    0   column1  1000 non-null   float64  1   column2  1000 non-null   float64  2   column3  1000 non-null   float64  3   column4  1000 non-null   float64  4   column5  1000 non-null   float64 dtypes: float64(5) memory usage: 39.2 KB<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>make_blobs()<\/code> scikit-learn. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 1000 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430\u043c\u0438, 5 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 3 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0420\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u0442.\u0435. \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<pre><code>data.hist(bins = 30, figsize = (12,10), grid = False) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/9da\/8df\/5f1\/9da8df5f1bead5387cc7acf6355d1fcc.png\" width=\"1400\" height=\"1156\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9da\/8df\/5f1\/9da8df5f1bead5387cc7acf6355d1fcc.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>hist()<\/code> pandas \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u044c\u044e\u0446\u0438\u044e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442.\u0435. \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c 3 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code>plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr().round(decimals=2), annot=True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d52\/759\/ef3\/d52759ef312eaf4f7ca7bee38352e1cd.png\" width=\"1400\" height=\"1175\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d52\/759\/ef3\/d52759ef312eaf4f7ca7bee38352e1cd.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>corr()<\/code> pandas, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>heatmap()<\/code> Seaborn. \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04462 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04463 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 0,93. \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u04303 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u04304, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 0,75. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04461 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u043c5, \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c -0,85.<\/p>\n<pre><code>plot_kws = {'scatter_kws': {'s': 2}, 'line_kws': {'color': 'red'}} sns.pairplot(data, kind='reg', vars=data.columns[:-1], plot_kws=plot_kws) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/4bc\/f85\/c35\/4bcf85c35c48e5e055dad66e275357b0.png\" width=\"1400\" height=\"1394\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4bc\/f85\/c35\/4bcf85c35c48e5e055dad66e275357b0.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>pairplot()<\/code> Seaborn \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0438\u0434\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 &#8212; \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>kind<\/code> \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>pairplot()<\/code> \u043d\u0430 <code>reg<\/code>.<\/p>\n<h3>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b PyCaret<\/h3>\n<pre><code>cluster = setup(data, session_id = 7652)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/bdb\/3e7\/0ad\/bdb3e70ad4eb103814592f4b876589a1.png\" width=\"1204\" height=\"1072\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bdb\/3e7\/0ad\/bdb3e70ad4eb103814592f4b876589a1.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Exploratory Data Analysis. EDA) \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>setup()<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b PyCaret. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/pycaret.readthedocs.io\/en\/latest\/api\/clustering.html\"><u>\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f PyCaret Clustering<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<pre><code>model = create_model('kmeans')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e00\/cb0\/a6d\/e00cb0a6d94306ae2f15cf5d55f9f220.png\" width=\"1131\" height=\"110\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e00\/cb0\/a6d\/e00cb0a6d94306ae2f15cf5d55f9f220.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>create_model()<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c K-Means. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 4 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <code>num_clusters<\/code> \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 3, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0443, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f Silhouette<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B7%5D%3A%20Rousseeuw%2C%20Peter%20J.%20%E2%80%9CSilhouettes%3A%20a%20graphical%20aid%20to%20the%20interpretation%20and%20validation%20of%20cluster%20analysis.%E2%80%9D%20Journal%20of%20computational%20and%20applied%20mathematics%2020%20(1987)%3A%2053%E2%80%9365.\">\u2077<\/a>, Calinski-Harabasz<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B8%5D%3A%20Cali%C5%84ski%2C%20Tadeusz%2C%20and%20Jerzy%20Harabasz.%20%E2%80%9CA%20dendrite%20method%20for%20cluster%20analysis.%E2%80%9D%20Communications%20in%20Statistics%2Dtheory%20and%20Methods%203.1%20(1974)%3A%201%E2%80%9327.\">\u2078<\/a> \u0438 Davies-Bouldin<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B9%5D%3A%20Davies%2C%20David%20L.%2C%20and%20Donald%20W.%20Bouldin.%20%E2%80%9CA%20cluster%20separation%20measure.%E2%80%9D%20IEEE%20transactions%20on%20pattern%20analysis%20and%20machine%20intelligence%202%20(1979)%3A%20224%E2%80%93227.\">\u2079<\/a>. \u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435 Silhouette, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/fea\/b28\/4ea\/feab284ead107caf3f37c75d8087b79e.png\" width=\"1400\" height=\"237\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fea\/b28\/4ea\/feab284ead107caf3f37c75d8087b79e.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><em>s(i)<\/em> \u2014 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 Silhouette \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430<em> i<\/em> \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>a(i)<\/em> \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 <em>i<\/em>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>b(i)<\/em> \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430<em> i<\/em>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 Silhouette \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043e\u0442 -1 \u0434\u043e 1. \u041e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u0432 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a 0, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a 1, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 0,5822, \u0447\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e &#171;\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0442\u044f&#187; (elbow method).<\/p>\n<pre><code>plot_model(model, 'elbow')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/93f\/27e\/48a\/93f27e48a0602659b546cadb3ef1e502.png\" width=\"1400\" height=\"984\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/93f\/27e\/48a\/93f27e48a0602659b546cadb3ef1e502.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>plot_model()<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043b\u043e\u043a\u0442\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 K-Means. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043b\u043e\u043a\u0442\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 <em>K<\/em> \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B10%5D%3A%20Yuan%2C%20Chunhui%2C%20and%20Haitao%20Yang.%20%E2%80%9CResearch%20on%20K%2Dvalue%20selection%20method%20of%20K%2Dmeans%20clustering%20algorithm.%E2%80%9D%20J%202.2%20(2019)%3A%20226%E2%80%93235.\">\u00b9\u2070<\/a>. \u0422\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0433\u0438\u0431\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u0439 \u2014 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u043a \u043b\u043e\u043a\u043e\u0442\u044c \u2014 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f <em>K<\/em>. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u043e\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 <em>K<\/em> = 3, \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0438\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code>model = create_model('kmeans', num_clusters = 3)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/504\/fae\/3ab\/504fae3abdf83748d6daef6c23dfe075.png\" width=\"1135\" height=\"113\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/504\/fae\/3ab\/504fae3abdf83748d6daef6c23dfe075.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0442\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043c\u044b \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 K-Means. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 Silhouette \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b\u0441\u044f \u0434\u043e 0,7972, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<pre><code>plot_model(model, 'cluster')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0bb\/dfc\/72a\/0bbdfc72a7f7db48323090088af2c4a1.png\" width=\"1400\" height=\"1058\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0bb\/dfc\/72a\/0bbdfc72a7f7db48323090088af2c4a1.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, <code>plot_model()<\/code> \u2014 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 2D \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 (Principal Component Analysis. PCA) \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 K-Means. PCA \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0435\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B11%5D%3A%20Abdi%2C%20Herv%C3%A9%2C%20and%20Lynne%20J.%20Williams.%20%E2%80%9CPrincipal%20component%20analysis.%E2%80%9D%20Wiley%20interdisciplinary%20reviews%3A%20computational%20statistics%202.4%20(2010)%3A%20433%E2%80%93459.\">\u00b9\u00b9<\/a>, \u044d\u0442\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f PCA \u043a \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 5 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0434\u0443\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0434\u043e 2 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440.<\/p>\n<h4>\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<pre><code>save_model(model, 'clustering_model') results = assign_model(model) results.head(10)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/a6f\/c7e\/192\/a6fc7e1923caac075052cb6da1398faa.png\" width=\"1206\" height=\"688\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a6f\/c7e\/192\/a6fc7e1923caac075052cb6da1398faa.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>save_model()<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 pickle-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>load_model()<\/code>. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>assign_model()<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0435\u043d\u044b \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PyCaret. \u042f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435\u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e PyCaret, \u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043a\u043d\u0438\u0433\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/leanpub.com\/pycaretbook\/\"><u>Simplifying Machine Learning with Pycaret<\/u><\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u044f \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b.\u00a0<\/p>\n<hr\/>\n<p>\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0432 20:00 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u0435 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 <strong>\u00ab\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 Jupyter Notebook, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b Python\u00bb<\/strong>. \u041d\u0430 \u043d\u0435\u043c \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u0441 Python \u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 Jupiter Notebook, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u044b \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0420\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/otus.pw\/ygSp\/\"><strong>\u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435.<\/strong><\/a><\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/666376\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/666376\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 &#171;\u0423\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 PyCaret&#187;. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/leanpub.com\/pycaretbook\/\"><u>\u043a\u043b\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0435\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f. \u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u2014 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0431\u0438\u043e\u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0443 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/pycaret.org\/\"><u>PyCaret<\/u><\/a>, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Python, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u0439. PyCaret \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044f \u043b\u043e\u0443\u043a\u043e\u0434-\u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u044b ML-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h3>\u0422\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u0442.\u0435. Microsoft Windows, Linux \u0438 Apple macOS. \u041d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Python 3, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 <a href=\"https:\/\/jupyterlab.readthedocs.io\/\"><u>JupyterLab<\/u><\/a>. \u042f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0432\u0430\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/www.anaconda.com\/\"><u>Anaconda<\/u><\/a>, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432. Anaconda \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/www.anaconda.com\/products\/individual\"><u>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435<\/u><\/a>. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\"><u>Google Colab<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 Python, \u043d\u0435 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u044f\u0441\u044c \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442 Jupyter \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/derevirn\/pycaret-book\/tree\/main\/04_Clustering\"><u>\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f Github<\/u><\/a>.<\/p>\n<h3>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f PyCaret<\/h3>\n<p>\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 PyCaret \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b\u0435 Anaconda. \u042d\u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 Google Colab \u0438\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<pre><code>pip install pycaret[full]==2.3.4<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b PyCaret \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d, \u0438 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 <code>[full]<\/code>. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b PyCaret ver. 2.3.4 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0434 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439. \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, <a href=\"https:\/\/docs.conda.io\/projects\/conda\/en\/latest\/user-guide\/getting-started.html#managing-envs\"><u>\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b conda<\/u><\/a> \u0434\u043b\u044f PyCaret \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0430\u043b\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<h3>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f K-Means<\/h3>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f K-Means<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B1%5D%3A%20Steinley%2C%20Douglas.%20%E2%80%9CK%E2%80%90means%20clustering%3A%20a%20half%E2%80%90century%20synthesis.%E2%80%9D%20British%20Journal%20of%20Mathematical%20and%20Statistical%20Psychology%2059.1%20(2006)%3A%201%E2%80%9334.\">\u00b9<\/a> (\u041a-\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445) \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435. \u041e\u043d \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>K \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0430 C \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044c \u2014 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c W, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 K-Means, \u0433\u0434\u0435 W \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u043e\u0439 \u0435\u0432\u043a\u043b\u0438\u0434\u043e\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyCaret<\/h3>\n<p>K-Means \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043d\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Affinity Propagation<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B2%5D%3A%20Dueck%2C%20Delbert.%20Affinity%20propagation%3A%20clustering%20data%20by%20passing%20messages.%20Toronto%3A%20University%20of%20Toronto%2C%202009.\">\u00b2<\/a>, Spectral Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B3%5D%3A%20Von%20Luxburg%2C%20Ulrike.%20%E2%80%9CA%20tutorial%20on%20spectral%20clustering.%E2%80%9D%20Statistics%20and%20computing%2017.4%20(2007)%3A%20395%E2%80%93416.\">\u00b3<\/a>, Agglomerative Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B4%5D%3A%20Ackermann%2C%20Marcel%20R.%2C%20et%20al.%20%E2%80%9CAnalysis%20of%20agglomerative%20clustering.%E2%80%9D%20Algorithmica%2069.1%20(2014)%3A%20184%E2%80%93215.\">\u2074<\/a>, Mean Shift Clustering<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B5%5D%3A%20Derpanis%2C%20Konstantinos%20G.%20%E2%80%9CMean%20shift%20clustering.%E2%80%9D%20Lecture%20Notes%20(2005)%3A%2032.\">\u2075<\/a> \u0438 Density-Based Spatial Clustering (DBSCAN)<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B6%5D%3A%20Khan%2C%20Kamran%2C%20et%20al.%20%E2%80%9CDBSCAN%3A%20Past%2C%20present%20and%20future.%E2%80%9D%20The%20fifth%20international%20conference%20on%20the%20applications%20of%20digital%20information%20and%20web%20technologies%20(ICADIWT%202014).%20IEEE%2C%202014.\">\u2076<\/a>. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PyCaret \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n<pre><code>import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns from pycaret.clustering import * from sklearn.datasets import make_blobs mpl.rcParams['figure.dpi'] = 300<\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f NumPy, pandas, Matplotlib \u0438 Seaborn. \u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 PyCaret, \u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>make_blobs()<\/code> scikit-learn, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c DPI \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 Matplotlib \u043d\u0430 300, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0438 \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443.<\/p>\n<h4>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/h4>\n<pre><code>cols = ['column1', 'column2', 'column3',         'column4', 'column5'] arr = make_blobs(n_samples = 1000, n_features = 5, random_state =20,                  centers = 3, cluster_std = 1) data = pd.DataFrame(data = arr[0], columns = cols) data.head()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<pre><code>data.info() &lt;class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 5 columns):  #   Column   Non-Null Count  Dtype   ---  ------   --------------  -----    0   column1  1000 non-null   float64  1   column2  1000 non-null   float64  2   column3  1000 non-null   float64  3   column4  1000 non-null   float64  4   column5  1000 non-null   float64 dtypes: float64(5) memory usage: 39.2 KB<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442, \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>make_blobs()<\/code> scikit-learn. \u042d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441 1000 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430\u043c\u0438, 5 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 3 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0438 \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0420\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435, \u0442.\u0435. \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u043c.<\/p>\n<h4>\u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n<pre><code>data.hist(bins = 30, figsize = (12,10), grid = False) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>hist()<\/code> pandas \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u044c\u044e\u0446\u0438\u044e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442.\u0435. \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c 3 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0443\u043c\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043c\u043e\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<pre><code>plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr().round(decimals=2), annot=True) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0430\u0440 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>corr()<\/code> pandas, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>heatmap()<\/code> Seaborn. \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04462 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04463 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 0,93. \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u04303 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u04304, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 0,75. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u04461 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044e \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438, \u043d\u043e \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u043c5, \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c -0,85.<\/p>\n<pre><code>plot_kws = {'scatter_kws': {'s': 2}, 'line_kws': {'color': 'red'}} sns.pairplot(data, kind='reg', vars=data.columns[:-1], plot_kws=plot_kws) plt.show()<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>pairplot()<\/code> Seaborn \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430, \u0434\u0438\u0430\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432\u0438\u0434\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 &#8212; \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c. \u042d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 <code>kind<\/code> \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>pairplot()<\/code> \u043d\u0430 <code>reg<\/code>.<\/p>\n<h3>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b PyCaret<\/h3>\n<pre><code>cluster = setup(data, session_id = 7652)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (Exploratory Data Analysis. EDA) \u043c\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>setup()<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b PyCaret. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u044b\u043c\u0438, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043d\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 <a href=\"https:\/\/pycaret.readthedocs.io\/en\/latest\/api\/clustering.html\"><u>\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044f PyCaret Clustering<\/u><\/a>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e.<\/p>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h3>\n<pre><code>model = create_model('kmeans')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>create_model()<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c K-Means. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 4 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <code>num_clusters<\/code> \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c 3, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0443, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0433\u0434\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u044f\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f Silhouette<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B7%5D%3A%20Rousseeuw%2C%20Peter%20J.%20%E2%80%9CSilhouettes%3A%20a%20graphical%20aid%20to%20the%20interpretation%20and%20validation%20of%20cluster%20analysis.%E2%80%9D%20Journal%20of%20computational%20and%20applied%20mathematics%2020%20(1987)%3A%2053%E2%80%9365.\">\u2077<\/a>, Calinski-Harabasz<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B8%5D%3A%20Cali%C5%84ski%2C%20Tadeusz%2C%20and%20Jerzy%20Harabasz.%20%E2%80%9CA%20dendrite%20method%20for%20cluster%20analysis.%E2%80%9D%20Communications%20in%20Statistics%2Dtheory%20and%20Methods%203.1%20(1974)%3A%201%E2%80%9327.\">\u2078<\/a> \u0438 Davies-Bouldin<a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/clustering-made-easy-with-pycaret-656316c0b080#:~:text=%5B9%5D%3A%20Davies%2C%20David%20L.%2C%20and%20Donald%20W.%20Bouldin.%20%E2%80%9CA%20cluster%20separation%20measure.%E2%80%9D%20IEEE%20transactions%20on%20pattern%20analysis%20and%20machine%20intelligence%202%20(1979)%3A%20224%E2%80%93227.\">\u2079<\/a>. \u041c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u0435 Silhouette, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0443\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p><em>s(i)<\/em> \u2014 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 Silhouette \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u0430<em> i<\/em> \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>a(i)<\/em> \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 <em>i<\/em>.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>b(i)<\/em> \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430<em> i<\/em>.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442 Silhouette \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043e\u0442 -1 \u0434\u043e 1. \u041e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440 \u0431\u044b\u043b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d \u0432 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a 0, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0421 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b, \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u043a 1, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e 0,5822, \u0447\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e &#171;\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0442\u044f&#187; (elbow method).<\/p>\n<pre><code>plot_model(model, 'elbow')<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>plot_model()<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-333320","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/333320","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=333320"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/333320\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=333320"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=333320"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=333320"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}