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k-means kmeans数据离散化python实现
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from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv('0316.csv') scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) num_clusters = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=300, n_init=40, init='random') kmeans.fit(data_scaled) clusters = kmeans.predict(data_scaled) data['liec'] = pd.Series(clusters[:], index=data.index) origincenters = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_) # 逆标准化 y = [1] * 253 ycenter=[1]*3 plt.scatter(data.liecaibi,y, c=kmeans.labels_, cmap='viridis') plt.scatter(origincenters[:, 0], ycenter, marker='x', s=200, linewidths=3, color='r') plt.xlabel('liecaibi') #plt.ylabel('Feature 2') plt.title('KMeans Clustering Results') plt.show() kmeans.cluster_centers_ #计算每个聚类的边界 for i in range(len(kmeans.cluster_centers_)): # 获取聚类i的所有数据点 points = data[kmeans.labels_ == i] # 计算X轴和Y轴的最小和最大值 x_min = np.min(points.liecaibi[1:], axis=0) x_max= np.max(points.liecaibi[1:], axis=0) print("Cluster %d: x range = (%f, %f)" % (i, x_min, x_max))
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