Kmeans聚类：啤酒数据集聚类

击上方

“蓝色字”

可关注咱们！

今日分享：啤酒数据集聚类

一：流程

一、利用pandas库读取数据集文件，加载数据，选取目标数据用于训练

二、使用kmeans模型进行聚类训练

三、使用matpotlib库以可视化的方式来展现聚类效果

二：数据集介绍

KMeans聚类理解起来仍是比较容易的，在这里使用一个简单的啤酒数据集进行演示说明。该数据集包括20个样本数据，5个数据特征（品牌，热量，含钠量，酒精量，成本），在聚类时只使用后4个数值特征。

三：代码演示

导入相关库

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

聚类代码

# 读取本地文件，因为是制表符文件，利用sep指定分割方式
beer = pd.read_csv('data.txt',sep=' ')

print('数据行列信息:\n',beer.shape,'\n')

#聚类时只使用如下四列特征数据
data = beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]]

#模型加载数据，括号中参数指定聚类数量 3类
km = KMeans(n_clusters=3).fit(data)

print('类别标签\n',km.labels_)

#将聚类后的标签做为新的一列特征加入到原始数据集中
data['cluster'] = km.labels_
#查看此时数据集的最后五个样本样式
data.tail()

聚类结果

可视化代码

#导入相关库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#定义一个颜色数组，便于后面与类别一一对应
colors = np.array(['red','green','blue'])

#散点图，因为原始数据集中有4个特征，可是四维空间没法展现，
#因此这里选取两个特征，便可把相应的数据展现在二维平面中，便是聚类数据分布
plt.scatter(beer['calories'],beer['alcohol'],c=colors[beer['cluster']])

#添加横纵坐标标签
plt.xlabel('Calories')
plt.ylabel('Alcohol')
plt.show()

可视化结果

注：数据集已上传至QQ学习群

---

Python基础知识专题文章集锦

Python爬虫专题文章集锦

Python数据分析专题文章集锦

Python数据可视化专题文章集锦

---

公众号     QQ群

扫QQ群二维码进交流学习群

或在后台回复：加群

本文分享自微信公众号 - 数据指南（BigDataDT）。
若有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一块儿分享。