我如何从熊猫绘制 k 均值聚类?
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【中文标题】我如何从熊猫绘制 k 均值聚类?【英文标题】:How do i plot k-mean clustering from pandas? 【发布时间】:2019-07-29 16:10:59 【问题描述】:我正在尝试对来自不同公司的产品销售数据进行聚类。请注意,我将列中的任何字符串都映射为数值,因此我可以使用 k-means 聚类。我有以下代码,我在我的数据上做 k-means
FeaturesDf=FeaturesDf[['company_value','Date_value','product_value']]
# Convert DataFrame to matrix
mat = FeaturesDf.values
#Using sklearn
km = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=5)
km.fit(mat)
# Get cluster assignment labels
labels = km.labels_
# Format results as a DataFrame
results = pd.DataFrame(data=labels, columns=['cluster'], index=orderFeaturesDf.index)
我如何绘制一个 k 均值聚类图?我试过了
plt.scatter(results.index,results['cluster'], c='black')
plt.plot(results)
但是有没有更好的方法呢?
【问题讨论】:
你的做法有什么问题?你应该指定你的问题,否则这个问题很可能会被关闭为基于意见(在 python 中有很多绘制数据的方法)。 【参考方案1】:和你做的一样,但你可以在 DataFrame 本身上调用plot.scatter
:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
n = 1000
d = pd.DataFrame(
'x': np.random.randint(0,100,n),
'y': np.random.randint(0,100,n),
)
m = KMeans(5)
m.fit(d)
d['cl'] = m.labels_
d.plot.scatter('x', 'y', c='cl', colormap='gist_rainbow')
输出:
【讨论】:
以上是关于我如何从熊猫绘制 k 均值聚类?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章