Python Kmeans聚類全流程，aribnb

資料清洗

調整年齡的範圍

airbnb=airbnb[airbnb['age']<=80]

airbnb=airbnb[airbnb['age']>=18]

呼叫to_datetime 轉化為日期時間格式

airbnb['date_account_created']=pd.to_datetime(airbnb['date_account_created'])

用get_dummies將性別這一類別變數轉變為啞變數

airbnb=pd.get_dummies(airbnb)

airbnb.drop(columns=['date_account_created','date_first_booking'])

取出要聚類用的列建立乙個新錶

airbnb_new=airbnb[['age','web','moweb','ios','android']]

from sklearn.preprocessing import scale

x=pd.dataframe(scale(airbnb_new))

from sklearn.cluster import kmeans

import matplotlib.pyplot as plt

新增list，for迴圈

sse=

for i in range(1,11):
kmeans=kmeans(n_clusters=i,init='k-means++',random_state=42)
kmeans.fit(x)

plt.plot(range(1,11),sse)

plt.title('elbow')
plt.xlabel('number')
plt.ylabel('sse')
plt.show()

kmeans=kmeans(n_clusters=3,init='k-means++',random_state=42)

y_kmeans=kmeans.fit_predict(x)
print(y_kmeans)

建立聚類後的標籤列，

airbnb_new['cluster']=kmeans.labels_

sns.scatterplot(x='age',y='ios',hue='cluster',data=airbnb_new)

airbnb_new.groupby(['cluster'])['age'].describe()

呼叫metrics庫的輪廓係數silhouette coefficient 評價

【-1，1】 評分越高，結果越好

from sklearn.metrics import silhouette_score

x_cluster=kmeans.fit_predict(x)
score=silhouette_score(x,x_cluster)
print(score)

Python KMeans聚類問題分析

今天用python實現了一下簡單的聚類分析，順便熟悉了numpy陣列操作和繪圖的一些技巧，在這裡做個記錄。from pylab import from sklearn.cluster import kmeans 利用numpy.append 函式實現matlab多維陣列合併的效果，axis 引數值為...

聚類之層次聚類 基於劃分的聚類（

目錄 一層次聚類 層次聚類的原理及分類 層次聚類的流程 層次聚類的優缺點 二劃分聚類法k means kmeans演算法的原理 k均值的優缺點及分類 k means與dbscan的區別 k means注意問題 三基於密度的聚類 dbscan的概念 簇的生成原理及過程 根據資料點的密度分為三類點 db...

k means聚類，密度聚類，層次聚類優缺點

k means 優點 1，簡單，易於理解和實現 2，時間複雜度低 缺點 1，需要對均值給出定義,2，需要指定要聚類的數目 3，一些過大的異常值會帶來很大影響 4，演算法對初始選值敏感 5，適合球形聚類 層次聚類 優點 1，距離和規則的相似度容易定義，限制少 2，不需要預先制定聚類數 3，可以發現類的...