데이터마이닝 KNN,KMEANS,편집거리 파이썬(python) 설명포함

1) 전체 코드

2) Edit Distance
1. 전체 코드

. 2f}`)``` 다음으로, K-Means 알고리즘을 사용하여 군집화를 수행한다. K-Means 알고리즘은 데이터 포인트를 K개의 클러스터로 분할하는 알고리즘으로, 최적의 클러스터 개수를 지정해야 한다. 이 예제에서는 K=3으로 설정하고 모델을 학습한다. 학습 완료 후 각 클러스터의 중심을 출력하고, 예측된 클러스터 레이블을 데이터와 함께 출력한다. ```pythonkmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=4kmeans. `)print(kmeans. cluster_centers_) cluster_labels = kmeans. labels_df_clusters = pd. DataFrame(X, columns=iris. feature_names)df_clusters[`cluster`] = cluster_labelsprint(df_clusters. head())``` 마지막으로 편집 거리(Levenshtein Distance)를 계산하는 예를 보인다. 텍스트 데이터 간의 유사도를 측정하기 위해 Levenshtein 라이브러리를 사용하여 두 문자열 간의 편집 거리를 계산한다. 예를 들어, 두 개의 문자열을 지정하고, 편집 거리와 유사도를 출력한다. ```pythonstr1 = `kitten`str2 = `sitting`distance = Levenshtein. {distance}`)print(f`유사도 {similarity. 2f}`)``` 이 코드는…