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

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。

相关问题

mode_data['type'] = mode_data['page'].apply(lambda x: rep(x[0], dict1)) print('网页分类示例数据:\n', mode_data[['reallID', 'page', 'type']].head(5)) # 构造特征 # 匹配中文字符串 mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', x)) mode_data['len'] = mode_data['type'].apply(lambda x: len(x)) print(mode_data) # 删除空值 mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0] mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: x[0]) print(mode_data) # 获取用户标识 inde = list(set(mode_data['reallID'])) col = ['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', '优秀作品'] mode_datal = pd.DataFrame(index=inde, columns=col) print(mode_datal) # 点击网页数统计与匹配 for i in inde: ens = mode_data[mode_data['reallID'] == i]['type'].value_counts() for j in range(len(ens)): mode_datal.loc[i, ens.index[j]] = ens[j] mode_datal.fillna(0, inplace=True)解释每行代码

以下是每行代码的解释：

mode_data['type'] = mode_data['page'].apply(lambda x: rep(x[0], dict1))

将网页页面名称中的英文缩写替换为中文名称，例如将"n"替换为"新闻动态"。

print('网页分类示例数据:\n', mode_data[['reallID', 'page', 'type']].head(5))

打印网页分类的示例数据。

# 构造特征
# 匹配中文字符串
mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', x))
mode_data['len'] = mode_data['type'].apply(lambda x: len(x))

使用正则表达式匹配中文字符串，将匹配到的结果保存到'type'列中，并计算'type'列中列表的长度，将结果保存到'len'列中。

print(mode_data)

打印处理后的数据。

# 删除空值
mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0]
mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: x[0])

删除'type'列中长度为0的数据，并将'type'列中的列表转换为字符串。

print(mode_data)

打印处理后的数据。

# 获取用户标识
inde = list(set(mode_data['reallID']))
col = ['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', '优秀作品']
mode_datal = pd.DataFrame(index=inde, columns=col)

获取用户标识，创建一个新的DataFrame，用于存储每个用户对不同网页类型的点击量。

print(mode_datal)

打印新创建的DataFrame。

# 点击网页数统计与匹配
for i in inde:
    ens = mode_data[mode_data['reallID'] == i]['type'].value_counts()
    for j in range(len(ens)):
        mode_datal.loc[i, ens.index[j]] = ens[j]
mode_datal.fillna(0, inplace=True)

对每个用户的浏览记录进行统计，并将结果保存到新创建的DataFrame中。如果某个用户没有点击某种类型的网页，则在DataFrame中这个类型的值为0。

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。