如何确保单簇睫毛与主题的易于修改?

单簇主题

• 使用 unique 函数对主题进行唯一化。
• 使用 pivot_table 函数将数据分组并汇总。
• 使用 groupby 函数对数据进行分组。

单簇集群

• 使用 cluster 函数将数据聚类。
• 使用 KMeans 或 HierarchicalClustering 等算法对数据进行聚类。
• 使用 AgglomerativeClustering 等算法对数据进行聚类。

易于修改的解决方案

• 使用 可扩展的算法，例如 cluster 或 KMeans。
• 使用 可配置参数，例如 n_clusters 或 max_iter。
• 使用 预处理步骤，例如标准化或特征工程。
• 使用 评估指标，例如 silhouette score 或 Calinski-Harabasz index，来选择最佳参数。

示例

import pandas as pd

# 单簇主题
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'feature2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['cluster'] = df['feature1'].groupby(level=1).transform('first')
df.drop('feature1', axis=1, inplace=True)

# 单簇集群
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'feature2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
df['cluster'] = df['feature1'].groupby(level=1).transform('first')
df.drop('feature1', axis=1, inplace=True)

# 可扩展的算法
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'feature2': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
n_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters, init='k-means')
kmeans.fit(df)
df['cluster'] = kmeans.labels_

# 可配置参数
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'feature2': [6, 7, 8, 9, 10]}
n_clusters = 3
kmeans = KMeans(n_clusters, init='k-means', max_iter=100)
kmeans.fit(df)
df['cluster'] = kmeans.labels_
```