聚类案例之股票信息分类

最新推荐文章于 2025-04-21 11:08:43 发布

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#聚类

本文通过代码展示了如何运用聚类算法对股票信息进行分类，分析869880行数据，经过多次处理和特征选择，最终得到9列分类结果。

附代码：

import pandas as pd

beer = pd.read_csv('E:\\1\\000518.csv',sep=',')

In [3]:

beer

Out[3]:

	open	close	high	low	volume	money
0	2.26	2.25	2.26	2.25	64047.0	144526.0
1	2.25	2.25	2.26	2.25	7020.0	15805.0
2	2.25	2.24	2.25	2.24	52599.0	118287.0
3	2.24	2.24	2.25	2.24	39098.0	87629.0
4	2.24	2.24	2.24	2.23	45794.0	102386.0
5	2.24	2.24	2.24	2.24	52923.0	118635.0
6	2.24	2.25	2.25	2.24	33374.0	74939.0
7	2.25	2.25	2.25	2.24	22465.0	50455.0
8	2.24	2.25	2.25	2.24	72471.0	162653.0
9	2.25	2.25	2.26	2.24	20845.0	46884.0
10	2.26	2.26	2.26	2.25	3888.0	8774.0
11	2.26	2.25	2.26	2.25	34886.0	78752.0
12	2.26	2.26	2.26	2.26	3348.0	7564.0
13	2.26	2.26	2.26	2.26	5184.0	11712.0
14	2.26	2.26	2.26	2.26	7236.0	16348.0
15	2.26	2.26	2.26	2.26	5400.0	12200.0
16	2.26	2.26	2.26	2.26	60267.0	136152.0
17	2.26	2.26	2.26	2.26	4320.0	9760.0
18	2.26	2.26	2.26	2.26	6588.0	14884.0
19	2.26	2.26	2.26	2.26	33482.0	75640.0
20	2.26	2.26	2.26	2.26	12745.0	28792.0
21	2.26	2.25	2.26	2.25	35642.0	80492.0
22	2.26	2.26	2.26	2.26	90184.0	203740.0
23	2.25	2.26	2.26	2.25	24841.0	55893.0
24	2.26	2.25	2.26	2.25	1620.0	3652.0
25	2.25	2.26	2.26	2.25	6804.0	15314.0
26	2.25	2.26	2.26	2.25	11881.0	26740.0
27	2.25	2.26	2.26	2.25	24409.0	55024.0
28	2.25	2.26	2.26	2.25	3780.0	8525.0
29	2.25	2.26	2.26	2.25	41366.0	93233.0
...	...	...	...	...	...	...
869850	3.28	3.28	3.28	3.28	300.0	984.0
869851	3.28	3.28	3.28	3.28	0.0	0.0
869852	3.29	3.29	3.29	3.29	100.0	329.0
869853	3.29	3.28	3.29	3.28	17200.0	56546.0
869854	3.29	3.28	3.29	3.28	1400.0	4597.0
869855	3.29	3.29	3.29	3.29	200.0	658.0
869856	3.28	3.29	3.29	3.28	4100.0	13459.0
869857	3.29	3.28	3.29	3.28	1400.0	4604.0
869858	3.28	3.28	3.28	3.28	0.0	0.0
869859	3.28	3.28	3.28	3.28	15200.0	49856.0
869860	3.28	3.28	3.28	3.28	5600.0	18368.0
869861	3.28	3.29	3.29	3.28	2300.0	7552.0
869862	3.29	3.29	3.29	3.29	0.0	0.0
869863	3.28	3.28	3.28	3.28	2000.0	6560.0
869864	3.29	3.28	3.29	3.28	9200.0	30245.0
869865	3.28	3.28	3.28	3.28	500.0	1640.0
869866	3.28	3.28	3.28	3.28	58800.0	192798.0
869867	3.28	3.28	3.28	3.28	1100.0	3608.0
869868	3.28	3.27	3.28	3.27	38600.0	126372.0
869869	3.27	3.27	3.27	3.27	27700.0	90579.0
869870	3.28	3.28	3.28	3.28	4400.0	14432.0
869871	3.28	3.28	3.28	3.28	1400.0	4592.0
869872	3.28	3.28	3.28	3.27	17100.0	56027.0
869873	3.28	3.28	3.28	3.28	31300.0	102729.0
869874	3.28	3.28	3.28	3.28	2000.0	6560.0
869875	3.28	3.28	3.28	3.28	3300.0	10824.0
869876	3.28	3.28	3.28	3.2

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