代碼來自書上，進行了一定修改，確保運行沒有error

挖掘的總體思路：

首先癌癥有不同的發展期

不同發展期的癌癥有不同的癥型

這些癥狀都處于不同的嚴重程度。

因此收集病人樣本930條。

數據挖掘流程：

一（對應代碼1）、

每人的6種癥型（癥狀名字的代號是A～F，分別對應data.xls中的各種癥型）都處于不同的嚴重程度，

每種癥型按照嚴重程度高低，聚類為四個區間，并分別得到各個區間的數量。每個區間取名字例如：A1～A4

由于每個病人都有六種癥狀的不同區間，因此每個病人都可以由一個6維矢量來表示

二（對應代碼2）、6維矢量擴充成24維矢量，使用Apriori算法，找出不同嚴重程度的癥狀和乳腺癌發展時期之間的聯系，也就是說，找出哪些癥狀（例如A3和B5）極有可能導致乳腺癌的某個特定的時期（例如H5），挖掘結束。

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第一部分代碼開始☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

# -*- coding: utf-8 -*-

'''

聚類離散化，最后的result的格式為：

? 1 2 3 4

A 0 0.178698 0.257724 0.351843

An 240 356.000000 281.000000 53.000000

即(0, 0.178698]有240個，(0.178698, 0.257724]有356個，依此類推。

'''

from __future__ import print_function

import pandas as pd

from sklearn.cluster import KMeans # 導入K均值聚類算法

datafile = '../data/data.xls' #待聚類的數據文件

processedfile = '../tmp/data_processed.xls' # 數據處理后文件

typelabel = {u'肝氣郁結證型系數': 'A', u'熱毒蘊結證型系數': 'B', u'沖任失調證型系數': 'C', u'氣血兩虛證型系數': 'D', u'脾胃虛弱證型系數': 'E', u'肝腎陰虛證型系數': 'F'}

k = 4 # 需要進行的聚類類別數

# 讀取數據并進行聚類分析

data = pd.read_excel(datafile) # 讀取數據

keys = list(typelabel.keys())

result = pd.DataFrame()

if __name__ == '__main__': # 判斷是否主窗口運行，如果是將代碼保存為.py后運行，則需要這句，如果直接復制到命令窗口運行，則不需要這句。

? for i in range(len(keys)):#每輪循環處理一個癥狀的聚類和數量統計

? print("i=", i)

? # 調用k-means算法，進行聚類離散化

? print(u'正在進行“%s”的聚類...' % keys[i])

? kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4) # n_jobs是并行數，一般等于CPU數較好

? kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix()) # 訓練模型

? r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[typelabel[keys[i]]]) # 聚類中心

? print("r1=",r1)

? print("label=", typelabel[keys[i]])

? #

? #

? #

? r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() # 分類統計

? print("r2=",r2)

? print("-------------------------------------")

? r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]] + 'number']) # 轉為DataFrame，記錄各個類別的數目

? print("r2=", r2)#這一段用來統計聚類中各個類別的數量，并且寫入一列中，并改改名字

? #

? #

? #

? #

? r=pd.concat([r1, r2], axis=1)

? print("排序前r=",r)

? r=r.sort_values(typelabel[keys[i]])

? print("排序后r=",r)

? r.index = [1, 2, 3, 4]#index指的是列標簽，typelabel[keys[i]]指的是行標簽

? #

? #

? #

? #

? print("----------------------------------------------------")

? print("計算均值前的表格r=",r)

? r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]], 2) # rolling_mean()用來計算相鄰2列的均值，以此作為邊界點。

? r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0 # 這兩句代碼將原來的聚類中心改為邊界點.這里的用法類似于C語言中的r[i][j]

? print("計算均值后的表格r=",r)

? result = result.append(r.T)#旋轉

? print("----------------------------------------------------")

? #

? #

? #

? #

? print("result=",result)

? result = result.sort_index() # 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F順序排,A代表癥狀的名稱，BCDE各自代表該癥狀的嚴重程度

? result.to_excel(processedfile)

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第一部分代碼結束☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

輸出的結果是：

1 2 3 4

A 0 0.178697589 0.2577240643 0.3518431814

Anumber 240 356 281 53

B 0 0.1507662277 0.2966313131 0.4897045019

Bnumber 325 396 180 29

C 0 0.2021487293 0.2890611377 0.4235365546

Cnumber 297 394 204 35

D 0 0.1765046363 0.2571199525 0.3661899988

Dnumber 309 371 211 39

E 0 0.1526978022 0.2575413223 0.3748694473

Enumber 273 319 242 96

F 0 0.1791433755 0.2613863944 0.354642668

Fnumber 200 237 265 228

Dnumber表示D癥狀對應的病人樣本數量

相關解釋：

axis=0#表格縱軸

axis=1#表格橫軸

每種癥狀都有四個量化區間

------------------------------------重點代碼解釋1-----------------------------------------

? r=pd.concat([r1, r2], axis=1).sort_values(typelabel[keys[i]])

這里首先是把r1代表的癥狀嚴重程度的量化參數（也就是聚類中心）和各個聚類中心對應的分類數量各自整合成一行，如下，

? A Anumber

0 0.220441 356

1 0.136954 240

2 0.408679 53

3 0.295007 281

然后按行排序（這里的行也就是最終結果中的列，因為后面的代碼中存在轉置）

? A Anumber

1 0.136954 240

0 0.220441 356

3 0.295007 281

2 0.408679 53

axis=1#表示按行的意思

------------------------重點代碼解釋1----------------------------------------------------

------------------------------------重點代碼解釋2---------------------------------------------------------------------------

?r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]], 2) # rolling_mean()用來計算相鄰2列的均值，以此作為邊界點。

解釋下這里的r1和r2如何組合成r

舉例，輸出的其中一段結果為：

計算均值前的表格r= C Cnumber

1 0.158734 297

2 0.245563 394

3 0.332559 204

4 0.514514 35

計算均值后的表格r= C Cnumber

1 0.000000 297

2 0.202149 394

3 0.289061 204

4 0.423537 35

（0.245563+0.332559）/2=0.289061?

自己評論：這種處理方式并不合理，因為數據是對應于聚類中心的，作者在這里隨意利用聚類中心進行計算得到的區間，顯然是和分類數量在意義和實際上都是不對應的。

-----------------------------重點代碼解釋2--------------------------------------------------------

--------------------------后續處理-------------------------------------------------

得到聚類處理后的文件為data_processed.xls

結合輸入文件data.xls

由于得到了每種癥狀的各種嚴重程度的量化區間，所以把data.xls中的各個參數（例如A癥狀）轉化為A1～A4

轉化辦法如下：

data.xls中，對每行的首單元進行按行排序，由于data.xls中第一列的各項數據處于data_processed.xls的四個區間中，

分別改為A1~A4,從而得到下一份代碼需要的文件apriori.txt文件

-------------------------------后續處理結束--------------------------------------------

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆接下來是第二部分☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

被調用函數apriori.py如下

#-*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function

import pandas as pd

#自定義連接函數，用于實現L_{k-1}到C_k的連接

def connect_string(x, ms):

? x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x))

? l = len(x[0])

? r = []

? for i in range(len(x)):

? for j in range(i,len(x)):

? if x[i][:l-1] == x[j][:l-1] and x[i][l-1] != x[j][l-1]:

? r.append(x[i][:l-1]+sorted([x[j][l-1],x[i][l-1]]))

? return r

#尋找關聯規則的函數

def find_rule(d, support, confidence, ms = u'--'):

? result = pd.DataFrame(index=['support', 'confidence']) #定義輸出結果

? support_series = 1.0*d.sum()/len(d) #支持度序列

? column = list(support_series[support_series > support].index) #初步根據支持度篩選

? k = 0

? while len(column) > 1:

? k = k+1

? print(u'\n正在進行第%s次搜索...' %k)

? column = connect_string(column, ms)

? print(u'數目：%s...' %len(column))

? sf = lambda i: d[i].prod(axis=1, numeric_only = True) #新一批支持度的計算函數

? #創建連接數據，這一步耗時、耗內存最嚴重。當數據集較大時，可以考慮并行運算優化。

? d_2 = pd.DataFrame(map(sf,column), index = [ms.join(i) for i in column]).T

? support_series_2 = 1.0*d_2[[ms.join(i) for i in column]].sum()/len(d) #計算連接后的支持度

? column = list(support_series_2[support_series_2 > support].index) #新一輪支持度篩選

? support_series = support_series.append(support_series_2)

? column2 = []

? for i in column: #遍歷可能的推理，如{A,B,C}究竟是A+B-->C還是B+C-->A還是C+A-->B？

? i = i.split(ms)

? for j in range(len(i)):

? column2.append(i[:j]+i[j+1:]+i[j:j+1])

? cofidence_series = pd.Series(index=[ms.join(i) for i in column2]) #定義置信度序列

? for i in column2: #計算置信度序列

? cofidence_series[ms.join(i)] = support_series[ms.join(sorted(i))]/support_series[ms.join(i[:len(i)-1])]

? for i in cofidence_series[cofidence_series > confidence].index: #置信度篩選

? result[i] = 0.0

? result[i]['confidence'] = cofidence_series[i]

? result[i]['support'] = support_series[ms.join(sorted(i.split(ms)))]

? result = result.T.sort_values(['confidence','support'], ascending = False) #結果整理，輸出

? print(u'\n結果為：')

? print(result)

? return result

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第2部分代碼開始☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

#-*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function

import pandas as pd

from apriori import * #導入自行編寫的apriori函數

import time #導入時間庫用來計算用時

inputfile = '../data/apriori.txt' #這個文件表示”哪些程度的癥狀“會導致“乳腺癌的不同發展期”的數據集，同時也包含無關癥狀

data = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype = object)

start = time.clock() #計時開始

print(u'\n轉換原始數據至0-1矩陣...')

ct = lambda x : pd.Series(1, index = x) #轉換0-1矩陣的過渡函數

b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式執行

print("b=",b)

data = pd.DataFrame(b)#轉化成數據框的時候，一些沒有的癥狀就會被加進來

data=data.fillna(0) #實現矩陣轉換，空值用0填充

print("data=",data)

end = time.clock() #計時結束

print(u'\n轉換完畢，用時：%0.2f秒' %(end-start))

del b #刪除中間變量b，節省內存

#以上的工作是把各種癥狀的組合轉化成矢量

#

support = 0.06 #最小支持度

confidence = 0.87 #最小置信度

ms = '---' #連接符，默認'--'，用來區分不同元素，如A--B。需要保證原始表格中不含有該字符

start = time.clock() #計時開始

print(u'\n開始搜索關聯規則...')

find_rule(data, support, confidence, ms)

end = time.clock() #計時結束

print(u'\n搜索完成，用時：%0.2f秒' %(end-start))

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第2部分代碼結束☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

輸出結果（也就是所得挖掘結果）：

? support confidence

A3---F4---H4 0.078495 0.879518

C3---F4---H4 0.075269 0.875000

順便解釋下基本概念：

support指的是，或關系

Support（A=>B）=P(AUB)

置信度值得是：條件概率

Confidence（A=>B）=P(B|A)

那么以上第一行的結果可以解釋為：當肝氣郁結癥型系數位于A3區間，并且 肝腎陰虛癥型系數位于F4區間，在這兩個前提的條件下，處于乳腺癌H4階段的概率為0.879518

在總樣本中，這種情況發生的概率是0.078495

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《python数据分析与挖掘实战》第八章详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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