给出一段python程序,读取六十维、两万条带表头数据的csv文件,然后使用tsne进行聚类
时间: 2024-03-10 17:51:03 浏览: 71
用Python读取几十万行文本数据
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv', header=0)
# 提取数据
X = data.iloc[:, :60].values
# 使用TSNE进行降维,降到2维
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X_tsne)
# 可视化聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=kmeans.labels_, s=1)
plt.show()
```
这段程序与上一个程序非常类似,只是在读取 csv 文件时添加了一个参数 header=0,以指示该文件的第一行为表头。然后使用 iloc 函数提取出前 60 列作为特征向量。接着使用 TSNE 对这些特征向量进行降维,将其降到 2 维。然后使用 KMeans 对降维后的数据进行聚类,聚成 5 类。最后使用 matplotlib 将聚类结果可视化出来。
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