基于python对本地excel文件数据利用kmeans算法进行聚类分析,不用sklearn,设置聚类风格
时间: 2023-06-10 19:09:19 浏览: 523
基于Excel的二维数组k-means聚类
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好的,我可以为您提供一些代码示例。首先,需要使用Python中的pandas库读取Excel文件,然后使用numpy库进行数值计算,最后实现kmeans算法进行聚类。
以下是一个简单的示例代码,其中聚类风格可以通过更改参数n_clusters来设置。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 选择需要进行聚类的列
data = df[['col1', 'col2', 'col3']]
# 数据标准化
data = (data - data.mean()) / data.std()
# 转换为numpy数组
data = np.array(data)
# 定义kmeans函数
def kmeans(data, k):
# 随机选择k个中心点
centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)]
while True:
# 计算每个数据点到中心点的距离
distances = np.sqrt(((data - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 找出距离最近的中心点
labels = distances.argmin(axis=0)
# 计算新的中心点
new_centers = np.array([data[labels==i].mean(axis=0) for i in range(k)])
# 如果新的中心点和旧的中心点相同,则停止迭代
if np.all(centers == new_centers):
break
centers = new_centers
return labels
# 调用kmeans函数进行聚类
labels = kmeans(data, n_clusters)
# 将聚类结果存入Excel文件
df['cluster'] = labels
df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际使用时还需要根据具体情况进行调整和优化。
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