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读取iris_pca_self.csv中的数据,自编代码实现 鸢尾花Kmeans 聚类

时间: 2024-03-20 14:40:45 浏览: 119
好的!我们可以使用Python中的pandas和sklearn库来读取数据和实现KMeans聚类算法。 首先,我们需要导入必要的库和数据集。假设数据集iris_pca_self.csv已经存储在本地路径中。 ``` python import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans # 读取数据 data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label']) ``` 接下来,我们需要将数据集分为特征向量和标签。在这个数据集中,我们只需要特征向量。 ``` python # 获取特征向量 X = data.iloc[:, :-1].values ``` 现在我们可以使用sklearn库中的KMeans算法来对数据进行聚类。我们需要指定聚类的数量,这个数量可以根据实际数据和业务需求确定。在这个例子中,我们指定聚类数量为3。 ``` python # 定义聚类数量 n_clusters = 3 # 构建KMeans模型 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) # 对数据进行聚类 y_kmeans = kmeans.fit_predict(X) ``` 现在,我们已经完成了聚类过程,得到了每个样本所属的聚类标签。我们可以将这些标签添加到数据集中,并将结果保存到新的CSV文件中。 ``` python # 将聚类标签添加到数据集中 data['cluster'] = y_kmeans # 保存到新的CSV文件中 data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False) ``` 至此,我们已经完成了鸢尾花KMeans聚类的实现。完整代码如下: ``` python import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans # 读取数据 data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label']) # 获取特征向量 X = data.iloc[:, :-1].values # 定义聚类数量 n_clusters = 3 # 构建KMeans模型 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) # 对数据进行聚类 y_kmeans = kmeans.fit_predict(X) # 将聚类标签添加到数据集中 data['cluster'] = y_kmeans # 保存到新的CSV文件中 data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False) ```
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# 降维到2D pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(df_tp_std) clusters = kmeans.labels_ centers = pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_, columns=[df_tp_std.columns]) centers_pca = pca.transform(centers) # 3. 绘制聚类散点图 plt.figure(figsize=(10, 7)) scatter = plt.scatter( X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clusters, # 使用聚类标签着色 cmap="viridis", # 使用易区分的配色方案 s=50, alpha=0.7, edgecolor="w", ) # 4. 标注聚类中心 centers_clusters = kmeans.predict(centers) plt.scatter( centers_pca[:, 0], centers_pca[:, 1], c="red", # 红色突出显示中心点 s=200, # 增大标记尺寸 marker="X", # 使用叉号标记 label="Cluster_Centers", ) for i, (x, y) in enumerate(centers_pca): plt.annotate( f"C{centers_clusters[i]}", (x, y), textcoords="offset points", xytext=(0, 5), ha="center", fontsize=15, ) # 5. 添加聚类标签文本标注(可选,样本量小时使用) # for i, (x, y) in enumerate(X_pca): # plt.annotate(f"C{clusters[i]}",(x, y),textcoords="offset points",xytext=(0, 5),ha="center",fontsize=8,) # 6. 添加图例和标签 plt.title("PCA-KMeans", fontsize=14) plt.xlabel(f"PCA_1 (Explained_variance_ratio: {pca.explained_variance_ratio_[0]:.1%})") plt.ylabel(f"PCA_2 (Explained_variance_ratio: {pca.explained_variance_ratio_[1]:.1%})") plt.legend() plt.grid(alpha=0.2) # 存储图像 formats = ["png", "pdf"] for fmt in formats: plt.savefig( f"Chiari_tpreop_PCA_kmeans.{fmt}", # 文件名 dpi=300, # 分辨率(印刷推荐300+) bbox_inches="tight", # 去除多余白边 facecolor="white", # 背景色 edgecolor="none", # 边框颜色 format=fmt, # 指定矢量格式 ) plt.show()看看哪里需要修改

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为:\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为:\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为:\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

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