现有全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据,这八个变量分别是:食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据对31个省份进行聚类,以了解国内各个省份的消费水平的情况。
时间: 2023-08-07 18:02:06 浏览: 100
这是一道非常经典的聚类问题,可以使用K-means算法来解决。以下是一个大致的流程:
1. 导入数据并进行数据预处理,例如去除缺失值、对数据进行标准化等。
2. 确定K值,可以通过手肘法、轮廓系数、CH指数等方法来确定。
3. 使用K-means算法进行聚类,输出每个簇的质心、个数和城市名称。
4. 分析每个簇的特征,了解各个省份的消费水平情况。
具体实现的步骤如下:
1. 导入数据并进行数据预处理:
```
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 去除缺失值
data = data.dropna()
# 对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```
2. 确定K值:
可以通过手肘法、轮廓系数、CH指数等方法来确定K值。下面以轮廓系数为例:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
# 初始化轮廓系数和CH指数
silhouette_scores = []
ch_scores = []
# 确定K值的范围
k_range = range(2, 10)
# 进行K-means聚类
for k in k_range:
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(data_scaled)
silhouette_scores.append(silhouette_score(data_scaled, labels))
ch_scores.append(kmeans.inertia_)
# 绘制轮廓系数和CH指数的变化曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(k_range, silhouette_scores, 'bo-', label='Silhouette Coefficient')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Silhouette Coefficient')
plt.xticks(k_range)
plt.legend()
plt.show()
```
根据绘制出来的轮廓系数变化曲线,可以选择轮廓系数最大的K值。
3. 使用K-means算法进行聚类:
```
# 使用K-means算法进行聚类
k = 3
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)
labels = kmeans.fit_predict(data_scaled)
# 输出每个簇的质心、个数和城市名称
for i in range(k):
print('Cluster {}:'.format(i))
print('Centroid:', scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_[i]))
print('Number of cities:', len(data[labels == i]))
print('Cities:', list(data[labels == i]['city']))
```
4. 分析每个簇的特征:
可以通过绘制柱状图等方式来分析每个簇的特征。下面以绘制各消费层次城市数量的柱状图为例:
```
# 统计各消费层次城市数量
count = data.groupby(labels)['city'].count()
# 绘制柱状图
plt.bar(count.index, count.values)
plt.xticks(range(k))
plt.xlabel('Cluster')
plt.ylabel('Number of cities')
plt.show()
```
这样就可以得到各簇消费层次城市数量的柱状图了。可以根据需要继续对其他变量进行分析。
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