python 聚类分析 原始数据

Python聚类分析原始数据

在数据分析领域，聚类分析是一种常用的技术，它可以帮助我们将数据集中的样本划分为具有相似特征的不同簇。Python作为一种流行的编程语言，在进行聚类分析时也提供了丰富的工具和库，如scikit-learn和pandas等。本文将介绍如何使用Python对原始数据进行聚类分析，并展示相应的代码示例。

1. 数据准备

首先，我们需要准备原始数据。在本示例中，我们使用一个虚拟的数据集，包含了几个维度的特征值。我们将通过聚类分析来探索这些数据中是否存在潜在的簇。

import pandas as pd

# 创建一个虚拟数据集
data = {
    'Feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Feature2': [2, 3, 4, 5, 6],
    'Feature3': [3, 4, 5, 6, 7]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2. 数据探索

在进行聚类分析之前，我们通常需要先对数据进行一些探索性分析，以了解数据的基本情况。我们可以通过绘制饼状图来展示数据在不同维度上的分布情况。

pie
    title 数据分布
    "Feature1" : 20
    "Feature2" : 20
    "Feature3" : 20

3. 聚类分析

接下来，我们将使用K均值算法对数据进行聚类分析。K均值是一种常用的聚类算法，它通过迭代将样本分配到K个簇中，并尝试最小化簇内的方差。

from sklearn.cluster import KMeans

# 创建K均值模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(df)

# 将每个样本分配到对应的簇
df['Cluster'] = kmeans.labels_

print(df)

4. 结果展示

最后，我们可以通过绘制甘特图来展示不同簇之间的分布情况。甘特图可以直观地展示数据在不同维度上的聚类情况。

gantt
    title 数据聚类情况

    section 簇1
    Cluster1 : active, 1, 2
    Cluster2 : 2, 3
    Cluster3 : 3, 4

    section 簇2
    Cluster1 : active, 4, 5
    Cluster2 : 5, 6
    Cluster3 : 6, 7

通过聚类分析，我们可以更好地理解原始数据中的结构和规律，为进一步的数据挖掘和分析提供参考。Python提供了丰富的工具和库支持，使得聚类分析变得更加简单和高效。

结语

本文介绍了如何使用Python对原始数据进行聚类分析，包括数据准备、探索性分析、聚类分析和结果展示等步骤。聚类分析是数据挖掘领域的重要技术，能够帮助我们发现数据中隐藏的模式和规律。希望本文对您学习聚类分析有所帮助！