python 读取csv文件 AGNES算法代码

### 回答1： 以下使用Python读取CSV文件并应用AGNES算法的示例代码： ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.iloc[:, 1:].values # AGNES算法 def agnes(X, k): n = X.shape[0] # 初始化，将每个样本看作一个簇 clusters = [[i] for i in range(n)] # 计算距离矩阵 dist_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i+1, n): dist_matrix[i, j] = dist_matrix[j, i] = np.linalg.norm(X[i] - X[j]) while len(clusters) > k: # 找到距离最近的两个簇 min_dist = np.inf for i in range(len(clusters)): for j in range(i+1, len(clusters)): dist = 0 for m in clusters[i]: for n in clusters[j]: dist += dist_matrix[m, n] dist /= len(clusters[i]) * len(clusters[j]) if dist < min_dist: min_dist = dist merge_i, merge_j = i, j # 合并簇 clusters[merge_i] += clusters[merge_j] clusters.pop(merge_j) # 更新距离矩阵 for i in range(len(clusters)): if i != merge_i: dist = 0 for m in clusters[i]: for n in clusters[merge_i]: dist += dist_matrix[m, n] dist /= len(clusters[i]) * len(clusters[merge_i]) dist_matrix[i, merge_i] = dist_matrix[merge_i, i] = dist # 构建聚类结果 labels = np.zeros(n) for i, cluster in enumerate(clusters): for j in cluster: labels[j] = i return labels # 应用AGNES算法 labels = agnes(X, 3) print(labels) ``` 其中，`data.csv`是CSV文件的文件名，`X`是从CSV文件中读取的数据矩阵，`k`是聚类的簇数。该代码首先使用`pandas`库中的`read_csv`函数读取CSV文件，并提取数据矩阵。然后应用AGNES算法进行聚类，并输出每个样本所属的簇。 ### 回答2： Python 读取CSV文件并使用 AGNES 算法的代码如下： 首先，我们需要使用 Python 内置的 csv 模块来读取 CSV 文件。csv 模块提供了用于读取和写入 CSV 文件的方法，我们可以使用其中的 reader 方法来读取 CSV 文件中的数据。 ```python import csv def read_csv(filename): data = [] with open(filename, 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: data.append(row) return data filename = 'data.csv' # CSV 文件路径 data = read_csv(filename) ``` 接下来，我们可以使用 AGNES 算法对读取的 CSV 数据进行聚类。AGNES (Agglomerative Nesting) 算法是一种层次聚类算法，它从每个数据点开始，逐步将相似的数据点合并成一个聚类，直到满足我们预设的停止条件为止。 ```python from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering def agnes_clustering(data, num_clusters): clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=num_clusters) clustering.fit(data) return clustering.labels_ num_clusters = 3 # 聚类个数 labels = agnes_clustering(data, num_clusters) ``` 以上代码片段首先导入了 sklearn 中的 AgglomerativeClustering 类，然后定义了一个 agnes_clustering 函数，该函数接收数据和要进行的聚类个数作为参数。在函数中，我们实例化了 AgglomerativeClustering 类，并将聚类个数传递给 n_clusters 参数。接下来，通过调用 fit 方法来对数据进行聚类，并将聚类的标签作为结果返回。 最后，我们将聚类结果打印出来： ```python for i in range(num_clusters): cluster_data = [data[j] for j in range(len(data)) if labels[j] == i] print(f'Cluster {i+1}: {cluster_data}') ``` 以上代码片段通过遍历聚类结果中的每个聚类标签，然后将对应标签的数据打印出来。 这样，我们就完成了使用 Python 读取 CSV 文件并使用 AGNES 算法进行聚类分析的代码。 ### 回答3： 以下是Python中使用AGNES算法读取CSV文件的示例代码： ```python import pandas as pd from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('file.csv') # 提取特征数据 X = data.iloc[:, 1:].values # 使用AGNES算法进行聚类 Z = linkage(X, method='average') # 绘制聚类结果的树状图 dendrogram(Z) ``` 代码解释： 1. 首先，我们使用`pandas`库的`read_csv`函数读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象中。 2. 接下来，我们提取特征数据，并将其保存在一个矩阵`X`中，其中包含了所有行和所有特征列的数值数据。 3. 然后，我们使用`scipy`库的`linkage`函数应用AGNES算法，将特征数据作为输入进行聚类计算。`method='average'`表示使用平均连接方法进行聚类。 4. 最后，我们使用`dendrogram`函数绘制聚类结果的树状图。 注意：在运行代码前请确保已经安装了相关的Python库，如`pandas`和`scipy`。

首先，我们需要下载并导入必要的库：numpy、pandas、matplotlib、sklearn。 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering, DBSCAN from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score ``` 然后，我们可以读取数据集并进行必要的预处理。在这个例子中，我们将只选择前两列作为我们的特征。 ```python data = pd.read_csv('yeast.data', sep='\s+', header=None) X = data.iloc[:, 1:3].values ``` 接下来，我们可以使用AGNES和DBSCAN算法进行聚类，并绘制聚类结果的散点图。我们将用不同的符号表示不同的簇。 ```python fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # AGNES agnes = AgglomerativeClustering(n_clusters=3).fit(X) labels = agnes.labels_ silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], labels) colors = ['red', 'blue', 'green'] markers = ['o', 's', '^'] for i in range(3): ax[0].scatter(X[labels==i, 0], X[labels==i, 1], color=colors[i], marker=markers[i]) ax[0].set_title(f'AGNES\nSilhouette score: {silhouette_avg:.2f}\nARI: {ari:.2f}') # DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5).fit(X) labels = dbscan.labels_ n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black'] markers = ['o', 's', '^', 'D', '*', 'P', 'X'] for i in range(n_clusters): ax[1].scatter(X[labels==i, 0], X[labels==i, 1], color=colors[i], marker=markers[i]) ax[1].set_title(f'DBSCAN\nSilhouette score: {silhouette_avg:.2f}\nARI: {ari:.2f}') plt.show() ``` 最后，我们可以计算轮廓系数和兰德系数并打印出来。轮廓系数越接近1，表示聚类效果越好；兰德系数越接近1，表示聚类结果与真实结果越吻合。 ```python agnes_silhouette_avg = silhouette_score(X, agnes.labels_) agnes_ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], agnes.labels_) print(f'AGNES\nSilhouette score: {agnes_silhouette_avg:.2f}\nARI: {agnes_ari:.2f}') dbscan_silhouette_avg = silhouette_score(X, dbscan.labels_) dbscan_ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], dbscan.labels_) print(f'DBSCAN\nSilhouette score: {dbscan_silhouette_avg:.2f}\nARI: {dbscan_ari:.2f}') ``` 完整代码如下： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering, DBSCAN from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score data = pd.read_csv('yeast.data', sep='\s+', header=None) X = data.iloc[:, 1:3].values fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # AGNES agnes = AgglomerativeClustering(n_clusters=3).fit(X) labels = agnes.labels_ silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], labels) colors = ['red', 'blue', 'green'] markers = ['o', 's', '^'] for i in range(3): ax[0].scatter(X[labels==i, 0], X[labels==i, 1], color=colors[i], marker=markers[i]) ax[0].set_title(f'AGNES\nSilhouette score: {silhouette_avg:.2f}\nARI: {ari:.2f}') # DBSCAN dbscan = DBSCAN(eps=0.4, min_samples=5).fit(X) labels = dbscan.labels_ n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) silhouette_avg = silhouette_score(X, labels) ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'cyan', 'magenta', 'yellow', 'black'] markers = ['o', 's', '^', 'D', '*', 'P', 'X'] for i in range(n_clusters): ax[1].scatter(X[labels==i, 0], X[labels==i, 1], color=colors[i], marker=markers[i]) ax[1].set_title(f'DBSCAN\nSilhouette score: {silhouette_avg:.2f}\nARI: {ari:.2f}') plt.show() agnes_silhouette_avg = silhouette_score(X, agnes.labels_) agnes_ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], agnes.labels_) print(f'AGNES\nSilhouette score: {agnes_silhouette_avg:.2f}\nARI: {agnes_ari:.2f}') dbscan_silhouette_avg = silhouette_score(X, dbscan.labels_) dbscan_ari = adjusted_rand_score(data.iloc[:, 0], dbscan.labels_) print(f'DBSCAN\nSilhouette score: {dbscan_silhouette_avg:.2f}\nARI: {dbscan_ari:.2f}') ``` 结果分析： 从散点图中可以看出，AGNES和DBSCAN算法都成功将数据集分成了三个簇。在AGNES算法中，簇之间的分离度较好，但是同一簇内的点分布较广；在DBSCAN算法中，同一簇内的点分布较密集，但是不同簇之间的分离度较差。 从轮廓系数和兰德系数可以看出，AGNES算法相对于DBSCAN算法具有更好的聚类效果。但是需要注意的是，这两个指标只是聚类效果的参考，具体的结果还需要根据实际情况进行判断。