不调用sklearn实现kmeans分析excle数据结果python可视化代码

<think>好的，我现在需要解决用户的问题，即如何不依赖sklearn库实现KMeans算法来处理Excel数据，并用Python进行可视化。首先，我得回忆一下KMeans的基本原理，确保自己理解正确。KMeans的核心步骤包括初始化中心点、分配样本到最近的簇、重新计算中心点，直到收敛。用户希望手动实现这些步骤，而不是用现成的库。 接下来，我需要考虑数据处理的流程。用户的数据在Excel中，所以首先需要用Python读取Excel文件。可能需要用到pandas库，虽然用户提到不依赖sklearn，但pandas应该可以使用，因为它主要用于数据处理，而不是机器学习算法本身。不过得确认用户是否允许使用pandas。如果用户连pandas都不想用，可能需要用其他方法，比如csv模块，但处理Excel的话还是pandas更方便，尤其是read_excel函数。所以假设用户允许使用pandas进行数据读取和预处理。 然后是KMeans的实现部分。需要手动编写初始化簇中心、计算距离、分配簇、更新中心点的代码。可能需要用到numpy来进行向量化运算，提高效率。虽然用户没有提到不能用numpy，但如果不允许的话，就得用纯Python列表操作，但这样效率会很低。所以假设允许使用numpy。 初始化中心点通常有随机选择初始中心的方法，这里可能需要从数据中随机选取k个点作为初始中心。或者用k-means++的方法来优化初始中心的选择，但为了简单起见，可能先实现随机选择。 接下来是迭代过程：计算每个点到各个中心点的距离，分配到最近的簇，然后更新中心点为簇内点的均值。需要循环这个过程直到中心点不再变化或达到最大迭代次数。 距离计算一般用欧氏距离，可以用numpy的广播机制来高效计算。例如，计算每个点与所有中心点的距离，然后找到最小距离的索引作为簇的分配。 然后是可视化部分，可能需要用matplotlib或seaborn来绘制散点图，不同簇用不同颜色。如果数据是二维的，可以直接绘制；如果是高维，可能需要降维，比如PCA，但用户可能希望避免使用sklearn的PCA，所以可能需要手动实现或者用其他库。不过如果数据维度不高，可能直接选取两个维度来可视化，或者用户接受用其他降维方法。但这个问题中，用户可能只需要基础的可视化，所以假设数据是二维的或者用户愿意选择两个特征来绘图。 现在，我需要将这些步骤转化为代码。首先读取Excel数据，假设数据已经预处理，没有缺失值，数值型特征。然后标准化数据，因为KMeans对尺度敏感，通常需要标准化处理。这里可以用z-score标准化，即减去均值除以标准差，用numpy或手动计算。 然后编写KMeans类，包含fit方法，初始化中心，迭代更新。需要处理收敛条件，比如中心点变化小于某个阈值或达到最大迭代次数。 测试代码时需要注意可能的错误，比如初始中心选择不当导致空簇，这需要处理，例如跳过空簇或重新初始化。但为了简化，可能先假设不会出现空簇，或者在代码中加入检查。 可视化部分，使用matplotlib的scatter函数，根据簇标签着色。可能需要将数据转换为DataFrame以便于处理，但也可以用numpy数组直接操作。 最后，确保整个代码不依赖sklearn，只使用numpy、pandas和matplotlib。引用用户提供的参考资料，例如数据清洗使用pandas[^2]，可视化可能参考了Seaborn[^1]，但用户示例中使用的是matplotlib，所以可能需要调整。 可能的问题点：如何计算距离矩阵，避免循环，提高效率。例如，利用numpy的广播机制，计算每个点与每个中心点的欧氏距离，然后取argmin。这可以通过矩阵运算实现，而不是逐点计算，这样速度更快。 另一个问题是收敛条件的判断，如何确定中心点不再变化。可以比较新旧中心点的欧氏距离是否都小于某个阈值，比如1e-4，或者检查是否有变化。 现在把这些思路整理成代码，分步骤实现： 1. 读取Excel数据：用pandas的read_excel。 2. 数据预处理：标准化，处理缺失值（如果有的话，参考引用）。 3. 实现KMeans算法：初始化、分配簇、更新中心、迭代。 4. 可视化结果：用matplotlib画散点图。 然后测试代码，确保没有语法错误，逻辑正确。例如，生成模拟数据测试聚类效果。 最后，生成相关问题，如如何选择K值、其他距离度量、处理高维数据等，参考用户之前的示例结构。</think>### 手动实现KMeans聚类及可视化 #### 1. 读取Excel数据并预处理 使用pandas读取Excel文件，并进行标准化处理： ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') values = data.select_dtypes(include=np.number).values # 仅选择数值型列 # 数据标准化（Z-Score） mean = np.mean(values, axis=0) std = np.std(values, axis=0) normalized_data = (values - mean) / std ``` #### 2. 手动实现KMeans算法 ```python class KMeansManual: def __init__(self, n_clusters=3, max_iter=100): self.n_clusters = n_clusters self.max_iter = max_iter def fit(self, data): # 随机初始化中心点 np.random.seed(42) self.centers = data[np.random.choice(data.shape[0], self.n_clusters, replace=False)] for _ in range(self.max_iter): # 计算每个点到所有中心的距离 distances = np.sqrt(((data[:, np.newaxis] - self.centers)**2).sum(axis=2)) # 分配簇标签 self.labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 new_centers = np.array([data[self.labels == k].mean(axis=0) for k in range(self.n_clusters)]) # 检查收敛 if np.allclose(self.centers, new_centers): break self.centers = new_centers # 使用示例 kmeans = KMeansManual(n_clusters=3) kmeans.fit(normalized_data) ``` #### 3. 数据可视化 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 降维可视化（假设使用前两个特征） plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(normalized_data[:, 0], normalized_data[:, 1], c=kmeans.labels, cmap='viridis', s=50) plt.scatter(kmeans.centers[:, 0], kmeans.centers[:, 1], marker='*', s=200, c='red', edgecolor='black') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('KMeans Clustering Result') plt.show() ``` #### 关键说明： 1. 数据标准化避免量纲影响 2. 使用欧氏距离进行相似度计算 3. 通过迭代更新中心点实现聚类 4. 星号标记表示最终的聚类中心