使用python写一个聚类画像并输出标签的代码,要求代码调用faker库收集用户数据,做好数据预处理,特征提取,自动确定聚类数目,聚类后给出聚类结果
时间: 2023-12-01 11:04:23 浏览: 89
好的,以下是一份使用Python实现的聚类画像代码,代码基于sklearn和numpy库,同时使用了faker库生成用户数据。代码中使用KMeans算法进行聚类。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from faker import Faker
import numpy as np
# 生成模拟数据
fake = Faker()
data = []
for i in range(1000):
name = fake.name()
age = fake.random_int(min=18, max=80, step=1)
gender = fake.random_element(elements=('male', 'female'))
income = fake.random_int(min=10000, max=1000000, step=1000)
data.append([name, age, gender, income])
# 数据预处理
X = np.array([[d[1], 1 if d[2] == 'male' else 0, d[3]] for d in data])
# 特征提取
X = (X - X.mean(axis=0)) / X.std(axis=0)
# 自动确定聚类数目
inertia = []
for k in range(1, 11):
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
inertia.append(kmeans.inertia_)
diff = np.diff(inertia)
diff_r = diff[1:] / diff[:-1]
k_opt = np.argmin(diff_r) + 2
# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=k_opt, random_state=0).fit(X)
# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
for i in range(k_opt):
print(f'Label {i}: {", ".join([data[j][0] for j in range(len(data)) if labels[j] == i])}')
```
代码实现了以下步骤:
1. 使用faker库生成模拟数据。
2. 对数据进行预处理,将年龄、性别和收入作为特征。
3. 对特征进行标准化。
4. 根据肘部法则自动确定聚类数目。
5. 使用KMeans算法进行聚类。
6. 输出聚类结果。
聚类结果以标签的形式输出,每个标签对应一组用户数据。
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