K-means聚类模板

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import pandas as pd
# 参数初始化
inputfile = '../data/consumption_data.xls'  # 销量及其他属性数据
outputfile = '../tmp/data_type.xls'  # 保存结果的文件名
k = 3  # 聚类的类别
iteration = 500  # 聚类最大循环次数
data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id')  # 读取数据
data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std()  # 数据标准化

from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration,random_state=1234)  # 分为k类，并发数4
model.fit(data_zs)  # 开始聚类

# 简单打印结果
r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts()  # 统计各个类别的数目
r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_)  # 找出聚类中心
r = pd.concat([r2, r1], axis = 1)  # 横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目
r.columns = list(data.columns) + ['类别数目']  # 重命名表头
print(r)

# 详细输出原始数据及其类别
r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1)   # 详细输出每个样本对应的类别
r.columns = list(data.columns) + ['聚类类别']  # 重命名表头
r.to_excel(outputfile)  # 保存结果




def density_plot(data):  # 自定义作图函数
  import matplotlib.pyplot as plt
  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
  p = data.plot(kind='kde', linewidth = 2, subplots = True, sharex = False)
  #生成一张密度图
  [p[i].set_ylabel(u'密度') for i in range(k)]
  plt.legend()
  return plt

pic_output = '../tmp/pd'  # 概率密度图文件名前缀
for i in range(k):
  density_plot(data[r[u'聚类类别']==i]).savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i))