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通过k-means方法得到一个5*5的聚类中心数组,使用python绘制雷达图可视化显示

时间: 2024-03-10 08:50:22 浏览: 95
首先,需要安装matplotlib库和numpy库。然后,可以按照以下步骤绘制雷达图: 1. 定义一个函数,用于绘制雷达图: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def radar_plot(data, centers): N = len(data) angles = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, polar=True) for i in range(len(centers)): values = data[i] values = np.concatenate((values, [values[0]])) ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label=f'Cluster {i+1}') for i in range(len(centers)): values = centers[i] values = np.concatenate((values, [values[0]])) ax.plot(angles, values, linewidth=2, linestyle='solid', label=f'Center {i+1}') ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels=None) ax.grid(True) ax.legend(loc='upper right') return fig ``` 2. 生成测试数据和聚类中心: ```python # 生成测试数据 data = np.random.rand(5, 5) # 生成聚类中心 k = 5 centers = np.random.rand(k, 5) ``` 3. 调用函数绘制雷达图: ```python radar_plot(data, centers) plt.show() ``` 这样就可以绘制出雷达图可视化显示了。
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# 导入所需库 import pandas as pd import numpy as np # 添加numpy库 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_score, recall_score, f1_score import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # ============================== # 任务1:数据准备(按文档变量名读取数据) # ============================== try: order_data = pd.read_excel('meal_order_info.xlsx') history_order = pd.read_excel('info_new.xlsx') user_info = pd.read_excel('users.xlsx') # 确保此变量被正确加载 user_loss = pd.read_excel('user_loss.xlsx') # 打印每个数据集的前几行以确认加载成功 print("order_data 数据预览:") print(order_data.head()) print("\nhistory_order 数据预览:") print(history_order.head()) print("\nuser_info 数据预览:") print(user_info.head()) print("\nuser_loss 数据预览:") print(user_loss.head()) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") # 捕获并打印其他可能的异常 # ============================== # 任务2:统计每日用餐人数与销售额(文档要求状态为1) # ============================== def analyze_daily_sales(data): """统计有效订单(状态=1)的每日用餐人数与销售额""" valid_data = data[data['order_status'] == 1].copy() if valid_data.empty: print("没有符合条件的有效订单数据") return None # 提取日期(假设日期格式为'YYYY-MM-DD HH:MM',截取前10位) valid_data['use_start_time'] = pd.to_datetime(valid_data['use_start_time']).dt.date.astype(str) daily_stats = valid_data.groupby('use_start_time').agg( daily_diners=('number_consumers', 'sum'), daily_sales=('expenditure', 'sum') ).reset_index() # 绘制折线图(符合文档要求) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(daily_stats['use_start_time'], daily_stats['daily_diners'], label='每日用餐人数', marker='o') plt.plot(daily_stats['use_start_time'], daily_stats['daily_sales'], label='每日销售额', marker='s') plt.title('餐饮企业每日经营趋势', fontsize=14) plt.xlabel('日期', fontsize=12) plt.ylabel('数值', fontsize=12) plt.xticks(rotation=45) plt.legend() plt.grid(True) plt.show() return daily_stats # 调用函数(此时order_data已定义) if 'order_data' in locals(): daily_trends = analyze_daily_sales(order_data) # ============================== # 任务3:数据预处理(构建RFM与流失特征) # ============================== # ------------------------- # 客户价值分析:构建RFM特征(文档表中R/F/M定义) # ------------------------- def build_rfm(order_data, user_info, rfm_end='2016-08-31'): merged = pd.merge(user_info, order_data, on='USER_ID', how='left') valid_orders = merged[merged['order_status'] == 1].copy() if valid_orders.empty: print("没有符合条件的有效订单数据用于RFM分析") return None rfm = valid_orders.groupby('USER_ID').agg({ 'use_start_time': lambda x: (pd.to_datetime(rfm_end) - x.max()).days, 'order_number': 'count', 'expenditure': 'sum' }).reset_index() rfm.columns = ['USER_ID', 'R', 'F', 'M'] rfm.fillna({'R': rfm['R'].max(), 'F': 0, 'M': 0}, inplace=True) return rfm # 执行RFM分析(此时user_info应已正确加载) if 'user_info' in locals() and 'order_data' in locals(): rfm_data = build_rfm(order_data, user_info) # ------------------------- # 客户流失预测:构建流失特征(文档中4个指标) # ------------------------- def build_churn(user_loss_data, history_order_data, churn_end='2016-07-31'): churn_merged = pd.merge(user_loss_data, history_order_data, on='USER_ID', how='left') churn_merged['use_start_time'] = pd.to_datetime(churn_merged['use_start_time']) churn_features = churn_merged.groupby('USER_ID').agg({ 'order_number': 'count', # frequence 'use_start_time': lambda x: (pd.to_datetime(churn_end) - x.max()).days, # recently 'expenditure': ['sum', lambda x: x.sum()/x.count() if x.count()!=0 else 0] # amount, average }).reset_index() churn_features.columns = ['USER_ID', 'frequence', 'recently', 'amount', 'average'] # 标记流失客户(文档未明确阈值,设为最近天数>90天) churn_features['churn_status'] = np.where(churn_features['recently'] > 90, 1, 0) return churn_features if 'user_loss' in locals() and 'history_order' in locals(): churn_data = build_churn(user_loss, history_order) # ============================== # 任务4:K-Means聚类分析(文档聚类数=3) # ============================== if 'rfm_data' in locals(): scaler = StandardScaler() rfm_scaled = scaler.fit_transform(rfm_data[['R', 'F', 'M']]) kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) rfm_data['cluster'] = kmeans.fit_predict(rfm_scaled) # 输出聚类中心(文档要求分析各群特征) cluster_centers = pd.DataFrame(scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_), columns=['R', 'F', 'M'], index=['客户群1', '客户群2', '客户群3']) print("客户群特征中心:\n", cluster_centers.round(2)) # ============================== # 任务5:雷达图可视化(文档要求用雷达图) # ============================== def plot_radar_chart(centers, features): n_clusters = centers.shape[0] angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(features), endpoint=False).tolist() angles += angles[:1] # 闭合图形 plt.figure(figsize=(8, 8)) for i in range(n_clusters): values = centers.iloc[i].tolist() + [centers.iloc[i, 0]] plt.polar(angles, values, label=f'客户群{i+1}') plt.fill(angles, values, alpha=0.2, edgecolor='black') plt.thetagrids(np.degrees(angles[:-1]), features, fontsize=10) plt.title('客户价值聚类雷达图', fontsize=14) plt.legend(loc='upper right') plt.show() if 'cluster_centers' in locals(): plot_radar_chart(cluster_centers, ['最近消费天数(R)', '消费次数(F)', '消费金额(M)']) # ============================== # 任务6:决策树模型(文档使用CART算法) # ============================== if 'churn_data' in locals(): X = churn_data[['frequence', 'recently', 'average', 'amount']] y = churn_data['churn_status'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) cart_model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42) cart_model.fit(X_train, y_train) # ============================== # 任务7:模型评价(文档要求混淆矩阵) # ============================== if 'cart_model' in locals(): y_pred = cart_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print("混淆矩阵:\n", cm) print(f"精确率:{precision:.2f}, 召回率:{recall:.2f}, F1值:{f1:.2f}")修改以上代码

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