K-Means 按组分类

Posted 2023-03-12

【中文标题】K-Means 按组分类

【英文标题】：K-Means classification by group

【发布时间】：2021-09-14 20:03:16

【问题描述】：

我正在尝试在这样的数据框中进行 K-means 分析：

    URBAN AREA  PROVINCE    DENSITY
0   1          TRUJILLO     0.30
1   2          TRUJILLO     0.03
2   3          TRUJILLO     0.80
3   1          LIMA         1.20
4   2          LIMA         0.04
5   1          LAMBAYEQUE   0.90
6   2          LAMBAYEQUE   0.10
7   3          LAMBAYEQUE   0.08

（可以从here下载）

如您所见，df 指的是省内不同的城市区域（具有不同的城市密度值）。所以，我想通过一列进行 K-means 分类：DENSITY。为此，我执行以下代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

df=pd.read_csv('C:/Path/to/example.csv')

clustering=KMeans(n_clusters=2, max_iter=300)
clustering.fit(df[['DENSITY']])

df['KMeans_Clusters']=clustering.labels_
df

我得到了这个结果，这对于示例的第一部分来说是可以的：

    URBAN AREA  PROVINCE    DENSITY     KMeans_Clusters
0   1           TRUJILLO       0.30     0
1   2           TRUJILLO       0.03     0
2   3           TRUJILLO       0.80     1
3   1           LIMA           1.20     1
4   2           LIMA           0.04     0
5   1           LAMBAYEQUE     0.90     1
6   2           LAMBAYEQUE     0.10     0
7   3           LAMBAYEQUE     0.08     0

但现在我想按省份对城市地区进行 k-means 分类。我的意思是，在任何省份重复同样的过程。所以我试过这段代码：

df=pd.read_csv('C:/Users/rojas/Desktop/example.csv')

clustering=KMeans(n_clusters=2, max_iter=300)

clustering.fit(df[['DENSITY']]).groupby('PROVINCE')

df['KMeans_Clusters']=clustering.labels_
df

但我收到此消息：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-87e7696ff61a> in <module>
      3 clustering=KMeans(n_clusters=2, max_iter=300)
      4 
----> 5 clustering.fit(df[['DENSITY']]).groupby('PROVINCE')
      6 
      7 df['KMeans_Clusters']=clustering.labels_

AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'groupby'

有办法吗？

【问题讨论】：

改用clustering.fit(df.groupby('PROVINCE')['DENSITY'])。

@DavidLee 我明白了：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (3, 2) + inhomogeneous part.

【参考方案1】：

试试这个

def k_means(row):
    clustering=KMeans(n_clusters=2, max_iter=300)
    model = clustering.fit(row[['DENSITY']])
    row['KMeans_Clusters'] = model.labels_
    return row

df = df.groupby('PROVINCE').apply(k_means)

结果

URBAN   AREA    PROVINCE    DENSITY KMeans_Clusters
0   0   1   TRUJILLO    0.30    0
1   1   2   TRUJILLO    0.03    0
2   2   3   TRUJILLO    0.80    1
3   3   1   LIMA    1.20    1
4   4   2   LIMA    0.04    0
5   5   1   LAMBAYEQUE  0.90    0
6   6   2   LAMBAYEQUE  0.10    1
7   7   3   LAMBAYEQUE  0.08    1

【讨论】：

谢谢。有用。如果不是很麻烦，你能解释一下def 和return 函数吗？我也不知道row 做了什么（在第一行代码中）。

所以在这个例子中我创建了我自己的函数并将它应用到你的数据框。您遇到的问题是您试图在不是数据框的对象上使用“groupby”方法。因此，要解决该问题，您首先按“PROVINCE”对数据框进行分组，然后通过对组应用函数来拟合模型。当您将函数应用于分组数据帧时，每个组都单独传递到函数中。您可以通过在函数 k_means 中粘贴“print(row)”来看到这一点

def 是define 的缩写，用于定义函数。 return 是您要从该函数返回的值