该数据一共有7列,第一列为地区,后面几列数据为PM2.5, PM10, So2, No2 ,Co ,O3这几项指标的数据,使用k-means聚类模型对地区进行聚类,并做出聚类图
时间: 2024-03-18 13:41:12 浏览: 12
首先,需要进行数据清洗和预处理,将地区列剔除并对其他列进行标准化处理。然后使用sklearn库中的KMeans函数进行聚类,指定聚类个数,最后使用Matplotlib库绘制聚类结果图。
下面是一个简单的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(r'd:\桌面\3月.xlsx')
# 数据清洗和预处理
X = data.iloc[:, 1:].values # 取出除第一列(地区)外的所有列
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0) # 标准化处理
# 聚类模型建立及训练
n_clusters = 3 # 指定聚类个数
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_ # 获取聚类标签
centers = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心
# 绘制聚类结果图
colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k']
for i in range(n_clusters):
plt.scatter(X[labels == i, 0], X[labels == i, 1], s=50, c=colors[i], label='Cluster %d' % (i + 1))
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=200, marker='*', c='black', label='Centroids')
plt.legend()
plt.show()
```
运行上述代码后,将会得到一个聚类结果图,其中不同颜色的点代表不同的聚类,星号表示每个聚类的中心点。
需要注意的是,聚类的个数需要根据实际情况进行选择,可以通过手肘法或轮廓系数等方法进行确定。此外,不同的数据预处理方式和聚类算法也会影响聚类结果。