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

这段代码的功能是对一份数据进行 K-Means 聚类分析，并对聚类结果进行可视化展示。具体而言，代码执行的步骤如下：

1. 将原始数据存储到 CSV 文件中，并读取该文件作为建模数据。

2. 对建模数据进行中心标准化处理。

3. 使用 K-Means 算法对标准化后的数据进行聚类，聚类数为 5，随机种子为 1234。

4. 获取聚类标签和聚类中心。

5. 自定义一个函数 `plot()` 用于画雷达图，其中用到了 Matplotlib 库。

6. 最后调用 `plot()` 函数进行可视化展示。

具体而言，第一行代码将建模数据存储到名为 `./tmp/mode_datal.csv` 的 CSV 文件中。`print('建模数据：\n', mode_datal.head(2))` 这行代码是输出建模数据的前两行，用于检查数据是否正确。

第二行代码读取 CSV 文件并将数据存储到 `model_datal` 变量中。

第三行代码使用 `scale()` 函数对数据进行中心标准化处理。

第四行代码使用 K-Means 算法对标准化后的数据进行聚类，聚类数为 5，随机种子为 1234，并将聚类结果存储到 `result` 变量中。

第五行代码获取聚类标签，并将其存储到 `label` 变量中。

第六行代码获取聚类中心，并将其存储到 `center` 变量中。

第七到十六行代码定义了一个自定义函数 `plot()`，用于画雷达图。

最后一行代码调用 `plot()` 函数进行可视化展示。

相关问题

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。

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。