pandas聚类结果不同簇不同颜色代码代码
时间: 2023-10-27 20:12:15 浏览: 60
以下是一个示例代码,可以根据聚类结果将不同的簇标记为不同的颜色:
```python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成示例数据集
data = pd.DataFrame({
'x': [12, 20, 28, 18, 29, 33, 24, 45, 45, 52, 51, 52, 55, 53, 61, 64, 69, 72],
'y': [39, 36, 30, 52, 54, 46, 55, 59, 63, 70, 66, 63, 58, 23, 14, 8, 19, 7]
})
# 使用KMeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
# 将聚类结果与原始数据集合并
data['cluster'] = pd.Series(kmeans.labels_, index=data.index)
# 绘制散点图,并按簇分别标记不同颜色
colors = ['r', 'g', 'b']
for i in range(len(colors)):
cluster_data = data[data['cluster'] == i]
plt.scatter(cluster_data['x'], cluster_data['y'], color=colors[i])
plt.show()
```
在上述示例中,我们生成了一个包含x和y两列数据的数据集,并使用KMeans算法将其聚成了三个簇。然后,我们将聚类结果与原始数据集合并,并使用不同的颜色标记不同的簇。最后,绘制出散点图展示聚类结果。你可以根据自己的需求修改代码来适应不同的数据集和聚类算法。
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