Das Clustering oder Segmentieren von Daten gehört zur maschinellen Vorhersage und wird oft in Webanwendungen eingesetzt. Mit dem Python-Webframework Django kann man Daten agil modellieren und verwalten. Doch um Clustering-Aufgaben durchzuführen, greift man üblicherweise auf spezielle Datenanalysebibliotheken wie Scikit-learn, NumPy oder Pandas zurück.
Hier ist ein einfacher Weg, um Clustering in einer Django-Anwendung zu implementieren:
Vorbereitung:
1) Installieren Sie die benötigten Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn mit pip.
2) Konvertieren Sie die Daten aus Ihrem Django-Modell in ein Für Maschinen geeignetes Format, meistens einen numpy.array oder pandas.DataFrame. Sie können mit .values auf Ihrem QuerySet die Daten konvertieren.
Zum Beispiel:
```python
import numpy as np
from .models import MeineDaten
daten = MeineDaten.objects.all().values(‘feature1’, ‘feature2’)
daten = np.array(list(daten))
```
Clustering:
3) Wählen Sie einen geeigneten Clustering-Algorithmus. Eine gängige Wahl ist KMeans aus Scikit-Learn. Erstellen Sie eine Instanz des Modells und verwenden Sie .fit auf Ihre Daten.
Zum Beispiel:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(daten)
```
Ergebnisse:
4) Die Labels der Cluster können dann mit .labels_ aufgerufen werden. Die Vorhersage für neue Daten erfolgt mit .predict.
Zum Beispiel:
```python
labels = kmeans.labels_
neue_daten = np.array([[5.1, 3.5]])
neue_labels = kmeans.predict(neue_daten)
```
Sie können die Ergebnisse dann in Ihrem Django-Modell speichern oder in Ihrer Anwendung an weiterer Stelle verwenden.
In Django wird die Vorverarbeitung der Daten, das Trainieren von Modellen und das Vorhersagen von Daten auf Kontrollern durchgeführt.
Ressourcen, die zur Erstellung dieser Antwort verwendet wurden, sind:
1) Django Documentation: https://docs.djangoproject.com
2) Scikit-learn Documentation: https://scikit-learn.org/
3) Python for Data Analysis by Wes McKinney
Bitte beachten Sie, dass Machine Learning-Verfahren eine Menge Ressourcen benötigen können und es sinnvoll sein kann, diese Aufgaben in einen anderen Prozess oder Service auszulagern, besonders bei großen Datenmengen oder wenn die Modelle regelmäßig aktualisiert werden müssen.
