python代码实现Kmeans聚类算法,训练集的数据为txt文件,使用pyecharts绘制到html文件中
时间: 2024-05-11 14:16:57 浏览: 107
算法改进基于python实现K-Means聚类算法及其改进(K-mean++)源码+详细代码注释.zip
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好的,以下是python代码实现Kmeans聚类算法,训练集的数据为txt文件,使用pyecharts绘制到html文件中:
```
# 导入相关的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
# 读取数据
filename = 'train.txt'
data = pd.read_csv(filename, header=None, sep='\s+')
# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 使用Kmeans算法进行聚类
kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=5).fit(X)
# 可视化聚类结果
colors = ['red', 'blue', 'green']
legend_data = []
scatter = Scatter()
for i in range(kmeans.n_clusters):
idx = (kmeans.labels_ == i)
cluster_data = X[idx, :]
scatter.add_series(
name=f'Cluster {i}',
data=cluster_data.tolist(),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=colors[i])
)
legend_data.append(f'Cluster {i}')
scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Kmeans Clustering"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Feature 1'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='Feature 2'),
legend_opts=opts.LegendOpts(type_='scroll', pos_right=True))
scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{@[2]}'))
scatter.render('Kmeans.html')
```
解释一下代码:
1. 首先,我们读取训练数据集train.txt,使用pandas库将其读取到DataFrame中。
2. 对数据进行预处理,将特征和标签分开。
3. 调用sklearn.cluster中的KMeans类,使用k-means++算法进行聚类,聚成3个簇,运行5次。这里也可以自己根据具体情况调整参数。
4. 最后,使用pyecharts将聚类结果可视化。为了方便区分不同的簇,我们为不同的簇设置不同的颜色,然后将聚类结果绘制成散点图。最后将可视化结果保存成html文件。
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