python利用K-Means算法实现对数据的聚类案例详解

目的是为了检测出采集数据中的异常值。所以很明确，这种情况下的簇为2：正常数据和异常数据两大类

import matplotlib.pyplot as plt # 用于可视化from sklearn.cluster import KMeans # 用于聚类import pandas as pd # 用于读取文件2、实现聚类2.1 读取数据并可视化

# 读取本地数据文件df = pd.read_excel('../data/output3.xls', header=0)

本次实验选择温度和CO2作为二维数据,其中温度含有异常数据。

plt.scatter(df['光照'], df['CO2'], linewidths=1, alpha=0.8)plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 用来正常显示中文标签vplt.xlabel('光照')plt.ylabel('CO2')plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.4)plt.show()

设置规定要聚的类别个数为2

data = df[['光照','CO2']] # 从原始数据中选择该两项estimator = KMeans(n_clusters=2) # 构造聚类器estimator.fit(data) # 将数据带入聚类模型

获取聚类中心的值和聚类标签

label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签centers_ = estimator.cluster_centers_ # 获取聚类中心

将聚类后的 label0 和 label1 的数据进行输出

x0 = data[label_pred == 0]x1 = data[label_pred == 1]plt.scatter(x0['光照'], x0['CO2'],c='red', linewidths=1, alpha=0.8,marker=’o’, label=’label0’)plt.scatter(x1['光照'], x1['CO2'],c='green', linewidths=1, alpha=0.8,marker=’+’, label=’label1’)plt.grid(c='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.4)plt.legend()plt.show()

附上全部代码

import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pddf = pd.read_excel('../data/output3.xls', header=0)plt.scatter(df['光照'], df['CO2'], linewidths=1, alpha=0.8)plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 用来正常显示中文标签vplt.xlabel('光照')plt.ylabel('CO2')plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.4)plt.show()data = df[['光照','CO2']]estimator = KMeans(n_clusters=2) # 构造聚类器estimator.fit(data) # 聚类label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签centers_ = estimator.cluster_centers_ # 获取聚类结果# print('聚类标签',label_pred)# print('聚类结果',centers_)# predict = estimator.predict([[787.75862069, 1505]]) # 测试新数据聚类结果# print(predict)x0 = data[label_pred == 0]x1 = data[label_pred == 1]plt.scatter(x0['光照'], x0['CO2'],c='red', linewidths=1, alpha=0.8,marker=’o’, label=’label0’)plt.scatter(x1['光照'], x1['CO2'],c='green', linewidths=1, alpha=0.8,marker=’+’, label=’label1’)plt.grid(c='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.4)plt.legend()plt.show()

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