import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

这段代码是用来使用DBSCAN算法进行聚类分析的。

首先，导入了需要的库，包括pandas用于数据处理、matplotlib用于绘图、DBSCAN用于聚类、StandardScaler用于特征标准化。

然后，通过pd.read_excel读取Excel数据，并指定要用于聚类的特征列。在这个例子中，特征列只有一列，命名为"X"。

接下来，使用StandardScaler对特征数据进行标准化，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布。

然后，使用DBSCAN算法进行聚类。在这里，设置了eps参数为0.5，表示两个样本之间的最大距离，min_samples参数为5，表示一个核心点所需的最小样本数。

最后，使用plt.scatter绘制散点图，将标准化后的特征数据进行可视化。每个点的颜色表示所属的聚类类别。

最后调用plt.show()展示图形。

相关问题

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找出所有特征值不在范围内的行 outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index # 删除这些行 df = df.drop(outliers) # 选择需要聚类的三列数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对data进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) ## 构建DBSCAN聚类模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) dbscan.fit(data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ ## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show()怎样能让他实现在窗口交互旋转

你可以使用`mpl_toolkits.mplot3d`提供的`Axes3D`来创建一个3D坐标轴对象，并在创建坐标轴对象时设置`proj_type='interactive'`参数，来实现在窗口交互旋转的效果。具体代码如下：

import pandas as pd 
from sklearn.cluster import DBSCAN 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 导入3D坐标轴对象

# 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 
data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values 

# 创建一个MinMaxScaler对象 
scaler = MinMaxScaler() 

# 对DataFrame进行特征缩放 
data = scaler.fit_transform(data) 

# 找出所有特征值不在范围内的行 
outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index 

# 删除这些行 
df = df.drop(outliers) 

# 选择需要聚类的三列数据 
data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values 

# 创建一个MinMaxScaler对象 
scaler = MinMaxScaler() 

# 对data进行特征缩放 
data = scaler.fit_transform(data) 

## 构建DBSCAN聚类模型 
dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) 
dbscan.fit(data) 

# 获取聚类结果 
labels = dbscan.labels_  

## 可视化聚类结果 
fig = plt.figure() 

# 创建3D坐标轴对象，并设置proj_type参数为'interactive'
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d', proj_type='interactive')  

ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) 

ax.set_xlim([0,0.6]) 
ax.set_ylim([0,0.6]) 
ax.set_zlim([0,0.6]) 

# 添加x轴和y轴标签 
ax.set_xlabel('discounted_price') 
ax.set_ylabel('discount_percentage') 
ax.set_zlabel('rating_count') 

plt.show()

这样，你就可以在运行代码后通过鼠标在窗口中拖拽来旋转3D坐标轴了。

dbscan聚类五分类读取excel数据实现并生成散点图

要使用DBSCAN算法对Excel数据进行聚类，并生成散点图，你可以使用sklearn库中的DBSCAN类和matplotlib库进行实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx')

# 提取需要用于聚类的特征列
feature_columns = ["Bridge length (m)", "Pier type", "Foundation type", "Hole", "Span (m)", "Bearing type", "Plane linear"]
X = data[feature_columns]

# 对特征数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
labels = dbscan.fit_predict(X_scaled)

# 绘制散点图
plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels)
plt.xlabel(feature_columns[0])
plt.ylabel(feature_columns[1])
plt.title('DBSCAN Clustering')
plt.show()

在上述代码中，我们首先读取Excel数据，并提取需要用于聚类的特征列，这里使用了你提到的特征列。然后，使用`StandardScaler`对特征数据进行标准化，以便在聚类过程中消除特征之间的尺度差异。

接下来，使用`DBSCAN`类创建一个DBSCAN对象，并使用`fit_predict`方法对标准化后的特征数据进行聚类，得到每个样本的聚类标签。

最后，使用`matplotlib`库绘制散点图，其中x轴和y轴分别对应特征列中的第一个和第二个特征。通过使用聚类标签作为散点颜色，可以将不同聚类结果可视化。

请确保已安装pandas、sklearn和matplotlib库，并将Excel文件路径更改为你实际的文件路径。运行代码后，你将得到一个展示DBSCAN聚类结果的散点图。