对游戏数据进行聚类分析

对游戏数据进行聚类分析

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/wyzaiyjq/article/details/143470781

聚类分析是数据分析中常用的一种无监督学习方法，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。本文将通过一个实际案例，介绍如何使用Python对《王者荣耀》游戏数据进行聚类分析。我们将使用Pandas、NumPy、Scikit-learn和Matplotlib等库，通过BIRCH、K-Means和DBSCAN三种算法对玩家数据进行聚类，并可视化聚类结果。

环境准备

在开始之前，请确保已经安装了以下库：

!pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib

数据加载

首先，我们需要加载游戏数据。假设数据存储在一个CSV文件中，包含玩家的系统版本、账号类型、服务区、服务器、二次实名和防沉迷限制等信息。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('Honor of Kings.csv')
data.head()

处理分类数据

由于聚类算法通常需要数值型数据，我们需要对分类数据进行编码处理。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

categorical_cols = ['系统版本', '账号类型', '服务区', '服务器', '二次实名', '防沉迷限制']
label_encoders = {}

# 对分类数据进行编码
for col in categorical_cols:
    le = LabelEncoder()
    data[col] = le.fit_transform(data[col])
    label_encoders[col] = le

数据预处理

接下来，我们需要对数据进行标准化处理，以便消除不同特征之间的量纲影响。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 提取特征并进行标准化
X = data[["系统版本", "账号类型", "服务区", "服务器", "二次实名", "防沉迷限制"]].values
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

聚类分析

我们将使用BIRCH、K-Means和DBSCAN三种不同的聚类算法对数据进行分析。

from sklearn.cluster import Birch, KMeans, DBSCAN

# BIRCH聚类
birch = Birch(n_clusters=3)
birch.fit(X_scaled)
labels_pred_birch = birch.labels_

# K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)

# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X_scaled)

可视化聚类结果

为了更好地理解聚类效果，我们将使用Matplotlib库对聚类结果进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义一个函数来根据标签绘制散点图
def plot_clusters(X, labels, title='Cluster Plot'):
    unique_labels = np.unique(labels)
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    for label in unique_labels:
        mask = (labels == label)
        plt.scatter(X[mask, 0], X[mask, 1], label=f'Cluster {label + 1}')
    plt.xlabel('Feature 1')
    plt.ylabel('Feature 2')
    plt.title(title)
    plt.legend()
    plt.show()

# 绘制BIRCH算法聚类结果
plot_clusters(X_scaled, labels_pred_birch, title='BIRCH Clustering')

# 绘制K-Means算法聚类结果
plot_clusters(X_scaled, kmeans_labels, title='K-Means Clustering')

# 绘制DBSCAN算法聚类结果
plot_clusters(X_scaled, dbscan_labels, title='DBSCAN Clustering')

通过上述步骤，我们可以对《王者荣耀》游戏数据进行聚类分析，并通过可视化结果来比较不同算法的效果。通过对数据进行标准化和处理分类数据，我们可以更好地理解玩家的行为和特征。