python 三维数组聚类分析_python.实战-聚类建模分析

########################################二维及数据标准化展示###############################################3

4.1 聚类分析

导入库

import numpy as np # 导入numpy库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库

from sklearn.cluster import KMeans # 导入sklearn聚类模块

from sklearn import metrics # 导入sklearn效果评估模块

数据准备

raw_data = np.loadtxt('D:\Python数据分析与数据化运营\python_book\chapter4\cluster.txt') # 导入数据文件

raw_data = pd.read_csv('D:\打包7.2\购买珠宝钻石客户群体特征细分数据源.csv',encoding='UTF-8') # 导入数据文件

data0=raw_data[['性别','年龄','购买金额','家庭收入']]#只取参与建模的字段

raw_data.head()#查看前五行数据

data0=raw_data.iloc[:,3:]#只取参与建模的字段

data0.info()#查看数据各字段结构含义,无数据缺失

data0.shape#查看总样本及总变量

data0.describe()#观察数据资本情况

2、异常值处理

可以通过箱线图观察异常值,没有异常值,

import matplotlib