对文件中数据用python进行kmeans分析

要使用Python对文件中的数据进行KMeans聚类分析，可以按照以下步骤进行：

### 步骤1：导入必要的库
首先，需要导入一些常用的Python库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值计算，`matplotlib`和`seaborn`用于可视化，以及`sklearn`中的`KMeans`算法。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

### 步骤2：读取数据
将数据从PDF文件转换为CSV或Excel格式，然后使用`pandas`读取数据。

假设数据已经保存在CSV文件中，例如`data.csv`。

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())

### 步骤3：数据预处理
由于KMeans算法对特征尺度敏感，通常需要对数据进行标准化处理。

scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(df.drop(columns=['城市']))
df_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, columns=df.columns[1:])

### 步骤4：选择合适的聚类数量
使用肘部法（Elbow Method）来确定最佳的聚类数量。

wcss = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit(df_scaled)
    wcss.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

### 步骤5：应用KMeans聚类
根据肘部图选择合适的聚类数量，然后应用KMeans算法。

optimal_clusters = 4  # 根据肘部图选择合适的聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled)

### 步骤6：结果可视化
可以使用散点图或其他图表来可视化聚类结果。

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='legal_entities_num', y='employed_individuals_num', hue='Cluster', data=df, palette='viridis', s=100)
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('Legal Entities Number')
plt.ylabel('Employed Individuals Number')
plt.legend(title='Cluster')
plt.show()

### 步骤7：分析聚类结果
可以根据聚类结果进一步分析每个聚类的特点，例如平均值、标准差等统计指标。

cluster_summary = df.groupby('Cluster').mean()
print(cluster_summary)

### 完整代码
以下是完整的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
scaled_features = scaler.fit_transform(df.drop(columns=['城市']))
df_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, columns=df.columns[1:])

# 肘部法选择聚类数量
wcss = []
for i in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit(df_scaled)
    wcss.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('Elbow Method')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

# 应用KMeans聚类
optimal_clusters = 4  # 根据肘部图选择合适的聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled)

# 结果可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='legal_entities_num', y='employed_individuals_num', hue='Cluster', data=df, palette='viridis', s=100)
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('Legal Entities Number')
plt.ylabel('Employed Individuals Number')
plt.legend(title='Cluster')
plt.show()

# 分析聚类结果
cluster_summary = df.groupby('Cluster').mean()
print(cluster_summary)

希望这些步骤能帮助你完成KMeans聚类分析。如果有任何问题，请随时提问！