利用python的KMeans和PCA包实现聚类算法

https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.decomposition import PCA

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_csv('trip.csv', header=0, encoding='utf-8')

df1=df.ix[:,2:]

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=10).fit(df1)

df1['jllable']=kmeans.labels_

df_count_type=df1.groupby('jllable').apply(np.size)

##各个类别的数目

df_count_type

##聚类中心

kmeans.cluster_centers_

##新的dataframe，命名为new_df ，并输出到本地，命名为new_df.csv。

new_df=df1[:]

new_df

new_df.to_csv('new_df.csv')

##将用于聚类的数据的特征的维度降至2维，并输出降维后的数据，形成一个dataframe名字new_pca

pca = PCA(n_components=2)

new_pca = pd.DataFrame(pca.fit_transform(new_df))

##可视化

d = new_pca[new_df['jllable'] == 0]

plt.plot(d[0], d[1], 'r.')

d = new_pca[new_df['jllable'] == 1]

plt.plot(d[0], d[1], 'go')

d = new_pca[new_df['jllable'] == 2]

plt.plot(d[0], d[1], 'b*')

plt.gcf().savefig('kmeans.png')

plt.show()