# 加载KMeans模型，使用20个聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=20, random_state=42) kmeans.fit(X) # 对所有文本数据进行相似度分析 all_skills = vectorizer.transform(skills) # 预测每个样本所属的簇 labels = kmeans.predict(all_skills) # 将聚类结果添加到原始数据集中 df['cluster'] = labels # 将结果保存到CSV文件中 df.to_csv("data_clustered.csv", index=False)这个代码用到的原理

这段代码是使用KMeans聚类算法对文本数据进行相似度分析，并将聚类结果保存到CSV文件中。

具体来说，代码中的`KMeans(n_clusters=20, random_state=42)`表示创建一个聚类数为20的KMeans模型，其中`n_clusters`指定聚类数，`random_state`指定随机数种子以保证每次运行结果一致。

接下来的`kmeans.fit(X)`表示对文本数据进行聚类，并训练模型。

`vectorizer.transform(skills)`则是将原始的文本数据转换为数值特征向量，以便进行聚类分析。

`kmeans.predict(all_skills)`则是使用已经训练好的KMeans模型对所有文本数据进行聚类预测，返回每个文本所属的簇。

最后，`df['cluster'] = labels`将聚类结果添加到原始数据集中，并将结果保存到CSV文件中。

整个代码的原理是使用KMeans算法对文本数据进行聚类分析，将聚类结果添加到原始数据集中，并将结果保存到CSV文件中。这样可以方便后续对文本数据进行进一步的分析和处理。

相关问题

from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN # 生成模拟数据 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_clusters_per_class=2, random_state=42) # 使用KMeans算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42) kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X) # 使用DBSCAN算法进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=1.0, min_samples=5) dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X) # 输出聚类结果 print("KMeans聚类结果：", kmeans_labels) print("DBSCAN聚类结果：", dbscan_labels)，要代码

以下是您所述的代码：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN  

# 生成模拟数据 
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=2, n_clusters_per_class=2, random_state=42)  

# 使用KMeans算法进行聚类 
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42) 
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X)  

# 使用DBSCAN算法进行聚类 
dbscan = DBSCAN(eps=1.0, min_samples=5) 
dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X)  

# 输出聚类结果 
print("KMeans聚类结果：", kmeans_labels) 
print("DBSCAN聚类结果：", dbscan_labels)

from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=5,n_jobs=-1,random_state=1234) # 模型训练 kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale) # 聚类中心 kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_ print('聚类中心为\n',kmeans_fit.cluster_centers_) # 聚类后样本的类别标签 kmeans_label = kmeans_fit.labels_ print('聚类后样本标签为\n',kmeans_fit.labels_) # 聚类后各个类别数目 r1 = pd.Series(kmeans_label).value_counts() print('聚类后各个类别数目\n',r1) # 输出聚类分群结果 cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_cluster,columns=['ZL','ZR','ZF','ZM','ZC']) cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_label).drop_duplicates().iloc[:,0] cluster = pd.concat([r1,cluster_center],axis=1) # 修改第一列列名 list_column = list(cluster.columns) list_column[0] = '类别数目' cluster.columns = list_column 将上述代码转换为matlab语言

把Python代码转换为MATLAB代码可以参考以下示例：

% 导入sklearn库中的KMeans类
addpath('sklearn.cluster')
from sklearn.cluster import KMeans

% 构造KMeans对象
kmeans = KMeans('n_clusters',5,'n_jobs',-1,'random_state',1234);

% 训练模型
kmeans_fit = kmeans.fit(data_scale);

% 获取聚类中心
kmeans_cluster = kmeans_fit.cluster_centers_;
disp('聚类中心为：');
disp(kmeans_fit.cluster_centers_);

% 获取样本的类别标签
kmeans_label = kmeans_fit.labels_;
disp('聚类后样本标签为：');
disp(kmeans_fit.labels_);

% 获取各个类别数目
r1 = tabulate(kmeans_label);
disp('聚类后各个类别数目：');
disp(r1);

% 输出聚类分群结果
cluster_center = array2table(kmeans_cluster,'VariableNames',{'ZL','ZR','ZF','ZM','ZC'});
cluster_center.Properties.RowNames = cellstr(num2str(unique(kmeans_label)));
cluster = [array2table(r1(:,2),'VariableNames',{'类别数目'}), cluster_center];
cluster.Properties.VariableNames{1} = '类别数目';
disp(cluster);

需要注意的是，MATLAB中没有直接对应Python中的pandas库，因此需要使用MATLAB自带的数据类型，如table和cell等。另外，Python中的value_counts()方法在MATLAB中可以使用tabulate()函数实现。