mode_datal.to_csv('./tmp/mode_datal.csv') print('建模数据:\n', mode_datal.head(2)) # 使用K-Means聚类算法进行用户分群 model_datal = pd.read_csv('./tmp/mode_datal.csv', index_col=0) # 对数据做中心标准化 scale_data = scale(model_datal) # 使用K-Means聚类算法建模 result = KMeans(n_clusters=5, random_state=1234).fit(scale_data) # 查看聚类结果 label = result.labels_# 获取聚类标签 # 获取聚类中心 center = pd.DataFrame(result.cluster_centers_, columns=['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', ' 优秀作品']) # 改变字体大小 plt.rcParams.update({'font.size': 10}) # 自定义画雷达图函数 def plot(model_center=None, label=None): plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 正常显示中文 n = len(label) # 特征个数 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(5, 5)) # 创建一个空白的画布 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, polar=True) # 创建子图 #ax.set_ylim(model_center.min(),5) #设置Y轴的范围 ax.grid(True) # 是否显示网格 sam = ['b-.', 'k-', 'o-请解释这些
时间: 2024-04-05 14:35:01 浏览: 6
这段代码是一个使用K-Means聚类算法进行用户分群的例子。首先,将数据保存为CSV文件,并读取为一个Pandas数据框。然后,对数据进行中心标准化,即将每个特征的均值变为0,方差变为1。接下来,使用K-Means聚类算法建模,并将聚类结果保存为标签。最后,将聚类中心可视化为一个雷达图。
其中,代码中的plot函数是一个自定义的函数,用于画雷达图。该函数使用Matplotlib库来画图,并设置了一些参数,如字体大小、中文显示等。在雷达图中,每个特征对应一个角度,不同的类别对应不同的颜色或线型。通过雷达图,可以直观地比较不同类别在各个特征上的差异。
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mode_datal.to_csv('./tmp/mode_datal.csv') print('建模数据:\n', mode_datal.head(2)) # 使用K-Means聚类算法进行用户分群 model_datal = pd.read_csv('./tmp/mode_datal.csv', index_col=0) # 对数据做中心标准化 scale_data = scale(model_datal) # 使用K-Means聚类算法建模 result = KMeans(n_clusters=5, random_state=1234).fit(scale_data) # 查看聚类结果 label = result.labels_# 获取聚类标签 # 获取聚类中心 center = pd.DataFrame(result.cluster_centers_, columns=['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', ' 优秀作品']) # 改变字体大小 plt.rcParams.update({'font.size': 10}) # 自定义画雷达图函数 def plot(model_center=None, label=None): plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 正常显示中文 n = len(label) # 特征个数 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(figsize=(5, 5)) # 创建一个空白的画布 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, polar=True) # 创建子图 #ax.set_ylim(model_center.min(),5) #设置Y轴的范围 ax.grid(True) # 是否显示网格 sam = ['b-.', 'k-', 'o-请解释每行代码
这段代码主要是使用K-Means聚类算法对给定的数据进行分群,然后通过可视化的方式展示聚类结果。具体解释如下:
- `mode_datal.to_csv('./tmp/mode_datal.csv')`:将数据按照csv格式保存到指定的文件路径中。
- `print('建模数据:\n', mode_datal.head(2))`:打印前两行数据,方便查看。
- `model_datal = pd.read_csv('./tmp/mode_datal.csv', index_col=0)`:从指定的文件路径读取数据。
- `scale_data = scale(model_datal)`:使用中心标准化对数据进行预处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。
- `result = KMeans(n_clusters=5, random_state=1234).fit(scale_data)`:使用K-Means聚类算法对数据进行分群,分为5类,其中random_state表示随机种子,保证每次运行结果一致。
- `label = result.labels_`:获取聚类后每个样本所属的类别标签。
- `center = pd.DataFrame(result.cluster_centers_, columns=['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', '优秀作品'])`:获取每个类别的聚类中心,通过DataFrame格式表示,每列代表一个特征。
- `plt.rcParams.update({'font.size': 10})`:设置字体大小。
- `def plot(model_center=None, label=None):`:定义自定义函数plot,用于画雷达图。
- `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False`:用于正常显示负号。
- `plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'`:用于正常显示中文。
- `n = len(label)`:获取特征个数。
- `angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n, endpoint=False)`:计算角度,用于绘制雷达图。
- `angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))`:将角度首尾相接,方便绘制封闭的图形。
- `fig = plt.figure(figsize=(5, 5))`:创建一个空白的画布。
- `ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, polar=True)`:创建子图,设置为极坐标系。
- `ax.grid(True)`:是否显示网格。
- `sam = ['b-.', 'k-', 'o-']`:设置不同类别的标记样式。
width=datal_lab.values[::-1]
这行代码将一个 Pandas DataFrame(或 Series)中的所有值转换成一个 Numpy 数组,并将其倒序排列。其中,`datal_lab` 是一个 Pandas DataFrame 或 Series 对象。
具体来说,`values` 属性是一个 Numpy 数组,包含了 Pandas 对象中的所有值。`[::-1]` 语法是 Python 的切片语法,表示从后往前取数,即将整个数组倒序排列。最终得到的 `width` 数组是 `datal_lab` 中所有值的倒序排列。