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K-Means聚类算法

import pandas as pd

#参数初始化

inputfile = ‘E:/python数据挖掘程序/chapter5/demo/data/consumption_data.xls’ #销量及其他属性数据 outputfile = ‘…/tmp/data_type.xls’ #保存结果的文件名 k = 3 #聚类的类别 iteration = 500 #聚类最大循环次数 data = pd.read_excel(inputfile, index_col = ‘Id’) #读取数据 data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分为k类，并发数4 model.fit(data_zs) #开始聚类

#简单打印结果

r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心 r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目 r.columns = list(data.columns) + [u’类别数目’] #重命名表头 print®

#详细输出原始数据及其类别

r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别 r.columns = list(data.columns) + [u’聚类类别’] #重命名表头 r.to_excel(outputfile) #保存结果

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