k-means聚类算法python财政收入预测

为了使用k-means算法进行财政收入预测，我们需要先将数据进行聚类。以下是使用Python实现k-means算法进行聚类的步骤：

1. 导入必要的库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

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

2. 数据预处理

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将数据集转换为numpy数组
X = np.array(data)

# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

3. 使用k-means算法进行聚类

# 创建k-means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测聚类结果
y_pred = kmeans.predict(X)

4. 可视化聚类结果

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title('Financial Income Clusters')
plt.xlabel('GDP')
plt.ylabel('Revenue')
plt.show()

以上代码将数据集中的GDP和Revenue作为特征，使用k-means算法将数据集分为3个簇，并将聚类结果可视化。