Python3.5下

Pycharm中使用Ipython運(yùn)行K-means.py(數(shù)據(jù)集在文末附錄中)

#使用K-Means算法聚類消費(fèi)行為特征數(shù)據(jù) import pandas as pd #參數(shù)初始化 if __name__ == '__main__':inputfile = './consumption_data.xls' #銷量及其他屬性數(shù)據(jù)outputfile = './data_type.xls' #保存結(jié)果的文件名k = 3 #聚類的類別iteration = 500 #聚類最大循環(huán)次數(shù)data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #讀取數(shù)據(jù)data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化from sklearn.cluster import KMeansmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分為k類，并發(fā)數(shù)4model.fit(data_zs) #開(kāi)始聚類#簡(jiǎn)單打印結(jié)果r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #統(tǒng)計(jì)各個(gè)類別的數(shù)目r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚類中心r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #橫向連接（0是縱向），得到聚類中心對(duì)應(yīng)的類別下的數(shù)目r.columns = list(data.columns) + [u'類別數(shù)目'] #重命名表頭print(r)#詳細(xì)輸出原始數(shù)據(jù)及其類別r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #詳細(xì)輸出每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的類別r.columns = list(data.columns) + [u'聚類類別'] #重命名表頭r.to_excel(outputfile) #保存結(jié)果def density_plot(data): #自定義作圖函數(shù)import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)p = data.plot(kind='kde', linewidth = 2, subplots = True, sharex = False)[p[i].set_ylabel(u'密度') for i in range(k)]plt.legend()return pltpic_output = './' #概率密度圖文件名前綴for i in range(k):density_plot(data[r[u'聚類類別']==i]).savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i))

以上代碼在Ipython中運(yùn)行結(jié)束后，然后在Ipython中貼下面的代碼運(yùn)行（代碼不要貼在Pycharm的編輯器中運(yùn)行，那樣運(yùn)行不了）：

#接k_means.py from sklearn.manifold import TSNEtsne = TSNE() tsne.fit_transform(data_zs) #進(jìn)行數(shù)據(jù)降維 print("降低維度后的數(shù)據(jù)是",tsne.values) tsne = pd.DataFrame(tsne.embedding_, index = data_zs.index) #轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào) #不同類別用不同顏色和樣式繪圖 d = tsne[r[u'聚類類別'] == 0] plt.plot(d[0], d[1], 'r.') d = tsne[r[u'聚類類別'] == 1] plt.plot(d[0], d[1], 'go') d = tsne[r[u'聚類類別'] == 2] plt.plot(d[0], d[1], 'b*') plt.show()

?

# 第0類是紅色的，圖中的形狀是小數(shù)點(diǎn)
# 第1類是綠色的，圖中的形狀是小寫(xiě)英文字母o
# 第2類是藍(lán)色的，圖中的形狀是*

上述結(jié)果每次運(yùn)行都不一樣，所以如果想要復(fù)現(xiàn)，需要固定隨機(jī)數(shù)種子。

如何解釋上述結(jié)果？

首先獲取tsne的結(jié)果，代碼是：

print(tsne.values)

得到:

array([[ 20.876358 , 17.261963 ],[-27.484392 , 12.656176 ],[ 23.45644 , -28.271107 ],...,[ -0.50676364, 0.3249685 ],[ 0.55632466, 9.019595 ],[ 1.1041971 , 19.157196 ]], dtype=float32)

所以圖中的結(jié)果是降維后的矩陣(940,2)在二維坐標(biāo)系上的繪制。

?

---------------------------------------------附錄--------------------------------------------------------------

consumption_data.xls內(nèi)容如下:

注意上面讀取excel時(shí)采用絕對(duì)路徑，數(shù)據(jù)如下：

?

Id	R	F	M
1	27	6	232.61
2	3	5	1507.11
3	4	16	817.62
4	3	11	232.81
5	14	7	1913.05
6	19	6	220.07
7	5	2	615.83
8	26	2	1059.66
9	21	9	304.82
10	2	21	1227.96
11	15	2	521.02
12	26	3	438.22
13	17	11	1744.55
14	30	16	1957.44
15	5	7	1713.79
16	4	21	1768.11
17	93	2	1016.34
18	16	3	950.36
19	4	1	754.93
20	27	1	294.23
21	5	1	195.3
22	17	3	1845.34
23	12	13	1434.29
24	21	3	275.85
25	18	5	449.76
26	30	21	1628.68
27	4	2	1795.41
28	7	12	1786.24
29	18	1	679.44
30	60	7	5318.81
31	4	22	873.68
32	16	1	654.69
33	3	2	230.37
34	14	11	1165.68
35	13	21	1276.31
36	10	16	334.21
37	5	5	759.19
38	1	1	1383.39
39	24	8	3280.77
40	19	4	154.65
41	9	1	501.38
42	1	24	1721.93
43	14	1	107.18
44	10	1	973.36
45	10	17	764.55
46	7	6	1251.4
47	23	11	923.28
48	15	1	1011.18
49	1	15	1847.61
50	3	21	1669.46
51	10	3	1758.05
52	30	8	1865.99
53	28	8	1791.44
54	4	15	874.6
55	24	5	557.17
56	16	2	1025.35
57	7	2	1261.47
58	66	4	2920.81
59	4	2	1266.02
60	21	11	626.37
61	6	4	1105.63
62	26	21	1465.58
63	8	21	630.74
64	26	2	1546.45
65	14	11	1577.91
66	17	6	170.16
67	20	5	1558.75
68	5	5	1272.06
69	26	3	111.02
70	15	7	1578.37
71	26	24	720.26
72	25	16	873.22
73	4	7	935.19
74	23	11	723.67
75	15	9	1833.01
76	6	3	681.26
77	78	11	1461.63
78	15	17	560.57
79	9	18	1761.19
80	8	7	1707.25
81	28	2	227.14
82	22	3	223.57
83	8	6	940.46
84	23	6	256.3
85	5	1	312.44
86	15	14	929.52
87	27	15	1296.66
88	22	11	591.62
89	2	2	755.72
90	18	17	1424.07
91	61	8	940.93
92	3	7	414.24
93	1	14	576.56
94	12	22	1037.14
95	26	5	1200.17
96	1	3	1727.36
97	13	16	503.71
98	19	7	703.36
99	12	17	1583.05
100	3	18	602.9
101	5	1	798.41
102	25	7	1202.09
103	85	4	1605.36
104	28	21	1222.34
105	25	19	593.17
106	8	6	94.75
107	14	1	89.7
108	21	15	1061.56
109	29	15	978.85
110	14	3	155.9
111	20	5	938.15
112	3	24	1477.97
113	10	6	1976.23
114	8	5	181.17
115	17	4	499.65
116	49	1	76.22
117	13	11	267.1
118	23	1	137.62
119	65	5	1383.47
120	20	22	1311.2
121	22	13	496.61
122	21	6	1921.8
123	14	11	304.1
124	26	1	468.09
125	27	9	432.67
126	30	1	368.35
127	11	4	759.69
128	26	3	1110.81
129	28	1	53
130	39	11	1314.21
131	11	6	1895.95
132	23	1	417.23
133	3	2	679.58
134	5	1	533.97
135	24	8	1134.64
136	25	6	825.39
137	10	6	165.39
138	29	9	1234.64
139	80	11	1829.32
140	23	1	89
141	4	2	1557.88
142	3	8	1328.01
143	15	7	304.65
144	17	23	1505.55
145	16	7	711.1
146	16	1	539.76
147	5	1	65.83
148	16	3	776.21
149	22	18	1820.61
150	19	4	1997
151	4	22	1846.69
152	23	7	1252.41
153	7	13	987.17
154	3	6	1130.03
155	18	1	148.32
156	28	1	135.57
157	6	2	1641.79
158	7	2	242.83
159	21	8	1803.02
160	12	12	1557.95
161	25	4	1494.81
162	26	13	1280.06
163	28	1	160
164	22	9	440.12
165	14	1	746.95
166	12	2	351.09
167	6	2	556.91
168	7	3	957.83
169	16	16	1212.37
170	11	2	946.65
171	16	13	1442.68
172	5	12	1612.7
173	0	21	1281.68
174	9	13	1928.8
175	24	7	335.35
176	3	8	1589.35
177	20	11	797.72
178	17	1	793.47
179	13	16	569.47
180	10	3	149.5
181	17	21	515.38
182	8	4	187.76
183	20	7	1441.83
184	27	1	121.61
185	25	11	934.58
186	16	15	591.06
187	15	4	951.31
188	12	11	914
189	3	22	1058
190	9	2	1111.51
191	17	9	458.52
192	27	18	927.59
193	73	1	1370.25
194	17	1	946.53
195	10	1	1474.41
196	16	3	1661.03
197	0	9	1465.18
198	17	3	1813.45
199	5	7	772.54
200	4	1	172.82
201	14	4	552.37
202	12	8	946.28
203	26	2	651.99
204	6	9	857.79
205	7	4	1016.55
206	5	6	1766.44
207	25	3	908.53
208	28	2	403.75
209	25	4	1270.75
210	13	3	1157.92
211	13	1	497.09
212	2	1	216.78
213	23	16	1454.58
214	2	17	1027.58
215	24	12	722.09
216	15	7	282.19
217	11	4	106.96
218	18	1	999.75
219	24	14	1139.33
220	24	5	836.72
221	3	2	1678.54
222	3	17	1337.34
223	1	4	1335.77
224	11	2	810.2
225	29	11	943.9
226	51	12	5135.77
227	6	9	984.12
228	6	5	1413.55
229	1	6	381.95
230	6	14	788.22
231	29	1	80.8
232	21	1	611.13
233	24	4	1766.35
234	0	2	1516.76
235	9	6	1925.2
236	17	1	344.23
237	49	1	204.1
238	5	2	1257.59
239	7	3	1095.09
240	2	1	123.76
241	3	2	696.82
242	26	2	1487.35
243	19	3	1278.43
244	28	14	627.97
245	12	1	95
246	14	4	1827.01
247	10	6	754.05
248	19	2	922.93
249	12	12	257.4
250	1	14	676.34
251	3	19	984.32
252	27	32	1914.06
253	13	4	1953.81
254	1	4	768.02
255	61	13	1379.86
256	42	1	1054.24
257	21	11	298.34
258	17	5	841.04
259	8	9	1757.87
260	22	11	1010.7
261	13	6	948.83
262	12	24	852.95
263	7	7	1532.72
264	11	6	1891.29
265	10	21	1900.33
266	16	13	598.84
267	8	21	1622.91
268	21	7	536.53
269	66	6	180.51
270	18	8	1751.33
271	26	1	1146.43
272	24	6	654.8
273	4	3	1599.58
274	14	16	1317.4
275	16	18	1665.03
276	11	17	440.21
277	16	3	1689.94
278	3	12	1163.78
279	11	6	664.23
280	10	4	1658.4
281	3	8	1293.56
282	59	14	912.94
283	25	2	1265.24
284	20	6	1169.96
285	25	3	735.19
286	5	6	1749.68
287	17	15	483.51
288	23	22	1436.67
289	16	2	1439.93
290	16	1	252.12
291	7	14	848.68
292	30	9	252.98
293	5	2	464.9
294	3	2	50.14
295	5	5	1381.21
296	23	1	1606.04
297	8	11	309.45
298	69	15	1441.57
299	12	8	434.36
300	61	6	1893.97
301	16	18	1391.11
302	12	24	1292.14
303	3	6	312.33
304	17	24	845.68
305	16	6	1993.47
306	22	2	1414.29
307	2	11	472.46
308	10	1	1255.44
309	7	12	1256.98
310	15	9	904.91
311	8	9	237.52
312	7	11	1143.16
313	20	7	805.15
314	15	4	1259.42
315	11	7	247.64
316	3	1	1391.51
317	12	18	866.59
318	71	23	1127.95
319	25	9	1535.08
320	20	13	911.15
321	20	5	1001.84
322	10	1	91.93
323	15	7	1172.57
324	9	18	1882.22
325	1	19	528.68
326	21	11	1943.65
327	28	7	570.73
328	5	6	909.57
329	12	8	1406.95
330	10	11	1060.91
331	4	1	90.67
332	17	15	1757.5
333	65	11	1082.01
334	1	6	1665.49
335	20	17	553.53
336	24	18	1568.74
337	24	4	993.88
338	9	17	511.39
339	12	23	7149.96
340	11	16	1994.53
341	6	13	399.26
342	20	7	211.93
343	16	2	1466.19
344	29	2	1185.26
345	22	16	1400.35
346	11	1	433
347	10	4	238.6
348	22	3	1393.92
349	7	3	720.16
350	26	16	1810.43
351	24	6	230.28
352	4	4	772.84
353	26	1	339.03
354	5	19	1118.51
355	1	6	328.31
356	21	17	1385.52
357	47	5	169.25
358	8	18	1177.91
359	26	12	879.69
360	11	3	446.58
361	16	1	1437.14
362	13	21	695.48
363	27	16	1715.16
364	19	1	1048.5
365	2	17	1545.94
366	22	1	656.28
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807	27	29	1290.45
808	23	13	1434.73
809	3	5	200.52
810	8	17	1042.82
811	21	7	1542.58
812	7	1	171.09
813	16	1	49.61
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830	15	10	1337.51
831	18	11	301.09
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840	29	15	1283.59
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850	11	13	1574.3
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853	23	2	351.39
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862	2	8	1893.18
863	22	27	1554.73
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866	1	5	275.93
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868	10	1	93.72
869	18	10	1530.48
870	27	13	1509.41
871	9	24	1281.48
872	26	3	539.2
873	29	2	1399.1
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878	28	21	1956.83
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880	10	22	730.88
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919	25	3	1142.4
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922	19	4	1067.78
923	14	22	1345.92
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926	23	1	285.97
927	17	17	1651.68
928	16	3	1503.87
929	6	13	1506.48
930	22	24	625.12
931	28	17	1742.95
932	17	26	1292.21
933	16	7	1801.38
934	1	27	1585.1
935	17	27	7795.03
936	2	17	2341.93
937	1	5	1865.78
938	19	4	1163.08
939	9	7	1007.06
940	27	7	1322.94
941	30	4	860.41
942	22	1	776.7

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的5-5 用TSNE进行数据降维并展示聚类结果的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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