clusters = km.labels_.tolist() df['cluster'] = clusters

这段代码的功能是将 KMeans 聚类算法的标签（即聚类结果）转换为列表形式，并将其加入到数据框 df 中新建的一列 cluster 中，以便于后续的分析和可视化。具体来说，km.labels_ 是 KMeans 聚类算法的标签属性，tolist() 方法将其转换为列表形式，然后将其赋值给 df['cluster'] 这一新建列。这样，数据框 df 中每一行数据就都有了一个对应的聚类标签，便于进行后续的聚类分析和可视化。

相关问题

import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=10) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码改进

感谢您的提问！对于您所提到的代码改进，我有以下几点建议：

1. 首先，我们可以将读取数据和提取网民、词条数据的操作合并在一起，这样可以减少代码行数，提高代码的可读性。例如：

data = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk', index_col=0)
netizens = data.index.tolist()
words = data.columns.tolist()
data = data.values

2. 对于数据归一化处理，我们可以直接使用sklearn.preprocessing模块中的函数进行处理，而不需要创建一个StandardScaler对象。例如：

from sklearn.preprocessing import scale

data = scale(data)

3. 在进行聚类操作时，我们可以尝试使用不同的聚类算法，并且可以进行参数调优，以获得更好的聚类效果。例如：

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)
labels = dbscan.labels_

以上是我对您提供的代码进行改进的一些建议，希望能对您有所帮助！

请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并，并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空，通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的数据，然后使用层次聚类算法（Agglomerative Clustering）将数据分成18个簇，并将每个数据点的簇标签与原数据合并并排序。最后，将排序后的结果保存到一个 CSV 文件中，并绘制聚类散点图。

具体的步骤如下：

1. 导入所需的库：numpy、matplotlib.pyplot、pandas、sklearn.cluster中的AgglomerativeClustering和KMeans。
2. 使用pandas库读取Excel文件中的数据，并将其中的'序号'、'X 坐标'、'Y 坐标'列分别存储到label、x_list和y_list列表中。
3. 使用numpy库的column_stack函数将x_list、y_list和label合并成一个二维数组data。
4. 创建一个AgglomerativeClustering对象ac，并设置n_clusters为18，affinity为'euclidean'，linkage为'average'。然后使用fit方法对data进行训练，得到聚类结果。
5. 获取每个数据点的簇标签，存储在变量cluster_labels中。
6. 将簇标签与原数据合并，并按照簇标签进行排序，得到排序后的数据df_sorted。
7. 将排序后的结果保存到CSV文件'18 类_result.csv'中。
8. 绘制聚类散点图：首先获取簇标签的唯一值列表unique_labels，预定义一组颜色列表colors。然后根据每个簇标签，选择对应颜色，将属于该簇的数据点绘制成散点图。最后，在图中添加一个额外的数据点(26, 31)作为参考点，并设置其颜色为金色(gold)，边缘颜色为绿色(green)。
9. 设置横纵坐标的标签，添加图例，并显示图形。

这段代码的目的是将数据进行聚类并可视化展示，以便分析数据的分布和聚类结果。