codeFlowType:
codeWrite
codeFlowLang:
Python
Напиши код который создаст нейросеть, которую можно будет обучать. Она должна уметь считывать текстовый файл и кластеризировать его по уникальным строкам (динамическая кластеризация). Суть программы в том чтобы отлавливать аномалии( аномалия это не периодическое событие). И сделать так чтобы всё выводилось на экранную форму
Для выполнения вашей задачи можно использовать библиотеки, такие как scikit-learn для кластеризации и Flask для создания веб-приложения, которое будет отображать результаты. В данном примере я создаю простой код, который выполняет описанные вами задачи. Учтите, что вам необходимо будет установить библиотеки, если они еще не установлены.
Вот пример кода:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from flask import Flask, render_template, request
import numpy as np
app = Flask(__name__)
def cluster_text(file_path):
# Чтение данных из текстового файла
with open(file_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
# Удаление пустых строк
lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
# Векторизация текстовых строк
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(lines)
# Определение количества кластеров, используя метод локтя
num_clusters = 3 # Здесь можно изменить на динамическое определение
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)
kmeans.fit(X)
# Получаем кластеры
labels = kmeans.labels_
clustered_data = pd.DataFrame({'Line': lines, 'Cluster': labels})
return clustered_data
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
result = None
if request.method == 'POST':
file = request.files['file']
if file:
file_path = './uploaded_file.txt'
file.save(file_path)
result = cluster_text(file_path)
return render_template('index.html', result=result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Создайте папку templates и файл index.html внутри нее:
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Динамическая кластеризация</title>
</head>
<body>
<h1>Загрузите текстовый файл для кластеризации</h1>
<form method="POST" enctype="multipart/form-data">
<input type="file" name="file" required>
<input type="submit" value="Загрузить">
</form>
{% if result is not None %}
<h2>Результаты кластеризации:</h2>
<table border="1">
<tr>
<th>Строка</th>
<th>Кластер</th>
</tr>
{% for index, row in result.iterrows() %}
<tr>
<td>{{ row['Line'] }}</td>
<td>{{ row['Cluster'] }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
{% endif %}
</body>
</html>
Убедитесь, что установлены следующие библиотеки:
pip install Flask scikit-learn pandas
После того как всё настроено, вы можете запустить приложение с помощью:
python ваш_файл.py
Приложение будет доступно по адресу http://127.0.0.1:5000/. Вы сможете загрузить текстовый файл и увидеть результаты кластеризации.