cluster_labels = pd.DataFrame(cluster_labels_k, columns=['clusters']) df1 = pd.concat((df, cluster_labels), axis=1) clusters_percent = df1.groupby('clusters')['排名'].count().reset_index() clusters_percent['percent'] = clusters_percent.排名.map(lambda x:x/clusters_percent.排名.sum()) clusters_percent.columns = ['cluster','count','percent'] clusters_percent
时间: 2024-01-17 18:02:46 浏览: 23
这段代码是将聚类结果标签添加到原始数据中,并计算每个聚类中数据点所占的比例。
首先,将聚类结果标签cluster_labels_k转换为一个DataFrame对象cluster_labels,并将列名设置为'clusters'。然后,使用concat函数将原始数据df和聚类标签cluster_labels按列合并成一个新的DataFrame对象df1。
接下来,使用groupby函数对新的DataFrame对象df1按照聚类标签'clusters'进行分组,并计算每个聚类中数据点的数量。然后,使用map函数将每个聚类中数据点数量转换为所占的比例,并将计算结果保存在新列'percent'中。最后,将'排名'改为'count','clusters'改为'cluster',并将新的DataFrame对象命名为clusters_percent。
该代码的目的是为了进一步分析聚类结果,计算每个聚类中数据点所占的比例,以便更好地理解聚类结果。
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为:\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释
这段代码主要是使用KMeans算法对一个数据集进行聚类分析,并输出聚类结果。下面是代码的解释:
1. 导入所需的库
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from scipy.spatial.distance import cdist
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from sklearn.decomposition import PCA
```
2. 读取数据集
```python
df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk')
X = np.array(df.iloc[:, 1:])
X=X[0:,1:]
```
3. 使用KMeans算法进行聚类分析
```python
k=93
kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123)
fit_kmeans = kmeans_model.fit(X)
```
4. 输出聚类结果
```python
kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_
print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc)
kmeans_labels = kmeans_model.labels_
print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels)
r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()
print('最终每个类别的数目为:\n', r1)
```
上述代码中,kmeans_cc表示各个类别的聚类中心,kmeans_labels表示每个样本所属的类别,r1表示每个类别的样本数目。
5. 将聚类中心放在数据框中
```python
# cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_,
# columns=[ str(x) for x in range(1,94)])
# 将聚类中心放在数据框中
# cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \
# drop_duplicates().iloc[:, 0]
# 将样本类别作为数据框索引
# print(cluster_center)
```
这段代码是将聚类中心放在数据框中,并以样本类别作为索引。但是,这段代码被注释掉了,因此不会被执行。
这个是哪里出错了```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) ``` (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息,接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下: ```python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())
在代码中,第6行缺少一个等号。应该改为:
```
data_std = sc.fit_transform(df)
```
同时,在第13行中,PCA模型中应该设置n_components参数为2,表示提取2个主成分。代码中已经正确设置,这里只是提醒一下。
另外,在第15行中,应该将PCA降维后的数据转换为DataFrame类型,代码中已经正确实现。
最后,在第9行和第19行之间应该加上空行,以提高代码可读性。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df = df.drop(columns=['地区'])
# 标准化
sc = StandardScaler()
data_std = sc.fit_transform(df)
# 主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data_std)
data_pca = pca.transform(data_std)
df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2'])
print(df_pca.head())
# 聚类
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(df_pca)
labels = kmeans.labels_
# 输出结果
df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels})
for i in range(4):
print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())
```