python确定csv数据集的K-means聚类数代码

确定K-means聚类数的常见方法是通过肘部法则和轮廓系数法。

肘部法则的实现代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 肘部法则确定聚类数
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(data)
    wcss.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), wcss)
plt.title('肘部法则')
plt.xlabel('聚类数')
plt.ylabel('WCSS')
plt.show()

轮廓系数法的实现代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
import pandas as pd

# 读入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 轮廓系数法确定聚类数
silhouette_scores = []
for i in range(2, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
    kmeans.fit(data)
    score = silhouette_score(data, kmeans.labels_)
    silhouette_scores.append(score)
optimal_k = silhouette_scores.index(max(silhouette_scores)) + 2
print("最优聚类数为：", optimal_k)

其中，`data.csv`是数据集文件名，你需要将其替换为你使用的数据集文件名。在肘部法则中，我们计算了每个K值对应的WCSS（Within Cluster Sum of Squares，簇内平方和），并将其绘制在图表中，通过观察图表找到肘部的位置，即可确定最优聚类数。在轮廓系数法中，我们计算了每个K值对应的轮廓系数，并选择轮廓系数最大的K值作为最优聚类数。