python完整代码kmeans聚类算法打开xlsx文件
时间: 2023-06-21 22:15:09 浏览: 74
以下是一个使用kmeans算法进行聚类,并从Excel文件中读取数据的Python完整代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 取出需要聚类的数据
X = data.iloc[:, 1:].values
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
# 初始化kmeans对象
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 训练模型
kmeans.fit(X_pca)
# 预测聚类结果
y_kmeans = kmeans.predict(X_pca)
# 可视化聚类结果
sns.set(style='whitegrid')
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_kmeans, cmap='viridis')
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先使用`pandas`库中的`read_excel()`函数读取Excel文件中的数据。然后,我们取出需要聚类的数据,并对其进行标准化和降维。接着,我们初始化一个`KMeans`对象,并使用`fit()`函数训练模型。最后,我们使用`predict()`函数预测聚类结果,并使用`matplotlib`和`seaborn`库可视化聚类结果。