基于python 全国31省市的城镇居民消费水平可视化分析聚类分析 完整代码数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-06-29 22:21:53 发布
最新推荐文章于 2024-06-29 22:21:53 发布
阅读量2.1k 收藏 10
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 城镇居民消费水 消费水平可视化 聚类分析 全国31省市的城镇居民消费水平
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129740393
本博客分享了一篇关于全国31省市城镇居民消费水平的可视化和聚类分析项目。通过Python编程，博主提供了完整的数据和代码，读者可以直接运行。项目演示视频可在B站找到，数据和代码可从优快云下载。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
python与机器学习聚类：31省市居民家庭消费水平和学生月上网时间分布、kmeans实现图像分割
Cachel Wood的博客
09-02 1241
31省市居民家庭消费水平 #建立工程，导入sklearn相关包 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #加载数据，创建k-means算法实例，并进行训练，获得标签 def loadData(filepath): fr = open(filepath,'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCityName = [] for line in lines
实战三十：基于居民消费水平的KMeans聚类分析可视化实战 完整代码数据
07-05 631
实战三十：基于居民消费水平的KMeans聚类分析可视化实战 完整代码数据
python机器学习聚类实例之31个省份的居民消费聚类（包含数据）
Blackoutdragon的博客
01-29 7539
数据介绍 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据,这八个变量分别是:食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据,对31个省份进行聚类。 实际数据（直接复制到当前工程下的city.txt文件中） 北京,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64 天津,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.9
用Python统计居民消费支出情况
m0_72963799的博客
10-02 2883
以2019年北京、上海、广州三城市在居民消费支出数据为例，利用Python分析了消费结构支出情况，包括食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务等几方面。使用的分析形式有并列柱状图、饼状图两种。
31省消费水平－－聚类分析
gulie8的博客
12-23 4543
数据源样式： 代码（自己写的）： #读入数据 fr=open(r'd:\Users\zhanggl21\Desktop\Python机器学习应用\31省市居民家庭消费水平-city.txt','r+') lst=[] for line in fr: lst.append(line.strip().split(',')) citydata=[] cityname=[] f...
python中kmeans怎么导入数据集_python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)...
weixin_39622150的博客
11-23 1063
一、实验目标1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。​　　　　2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一...
基于31省市城镇居民消费水平的聚类分析与可视化
文件“基于全国31省市的城镇居民消费水平可视化分析聚类分析 完整代码数据.ipynb”完整记录了从数据导入、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型训练到结果可视化的全流程，每一步均有详细注释说明，便于他人学习与...
聚类-31省市居民家庭消费水平-city
09-11
Python机器学习应用 （礼欣 、嵩天）课程资源
Python机器学习应用_1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据
06-19
慕课Python机器学习应用K-means算法示例数据集
全国31个地区2018年的人均消费支出数据可视化分析
CyberXZ的博客
08-26 538
总结起来，通过使用R语言的数据处理和可视化包，我们可以对2018年全国31个地区的人均消费支出数据进行可视化分析。为了更好地理解2018年全国31个地区的人均消费支出情况，我们可以利用R语言进行数据可视化分析，通过图表展示数据的分布和趋势。通过以上代码示例，我们可以得到人均消费支出数据的条形图、折线图和箱线图。接下来，我们将使用R语言的数据处理和可视化包来完成数据的可视化分析。当然，以上只是数据可视化的一部分示例，根据具体需求和数据特点，我们还可以使用其他类型的图表，如饼图、散点图等，来更全面地展示数据。
【python】数据挖掘 实验：中国二级城市经纬度聚类分析
weixin_44566432的博客
11-09 4320
题目：数据仓库与挖掘实验 —— 聚类分析 有如下中国城市数据，要求按照经纬度对中国二级城市聚类： 首先显示城市的分布图 观察设置k的合理值 对数据进行聚类，并显示图形聚类结果 输出每一类对应的城市 完整数据在本篇博客最后 北京市 北京市 北纬39.55 东经116.24 福建省 福州 北纬26.05 东经119.18 福建省 长乐 北纬25.58 东经119.31 福建省 福安 北纬27.06 东经119.39 福建省 福清 北纬25...
Python机器学习应用 case1 31省消费水平（KMeans）
weixin_45552398的博客
04-07 1491
文章中代码和数据来源于mooc机器学习应用，下面先附上链接：https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 在这个例子里给了31个省份消费的数据，通过python对这些数据进行聚类分析。 首先是导入相关的包： import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans 定义一个读取文件的函数： de...
python数据分类聚类案例_Python数据分析案例--运用K-Means聚类分析广告效果
weixin_39984403的博客
11-25 674
在本案例中，我们通过各类广告渠道90天内额日均UV，平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，将渠道分类，找出每类渠道的重点特征，为加下来的业务讨论和数据分析提供支持。导入分析过程所需类库import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplot...
Python数据分析实例，用户家用电器功率分析。Pandas时间序列处理以及聚合实践
Demonslzh的博客
11-08 3291
文章目录数据介绍&分析目标数据分析〇、导入需要的库一、合并数据读表获取每个房间的设备信息合并所有表格二、数据清洗查看数据开关状态判断三、用电时间段频率统计(时间序列聚合)1、结果可视化2、统计每个用户一天中不同时间段的用电频率数据集+源码获取 数据介绍&分析目标 数据介绍 这里先简单描述一下数据集文件。这里有6个用户的用电数据。以1号用户为例，点进building1内会有meter1-meter20共20个Excel表格，其中meter1和meter2均为该家庭的用电总负荷，您可以选择其中
聚类分析案列代码
weixin_38915313的博客
11-11 1193
导入数据 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ageinc_df=pd.read_csv(‘w3_ageinc.csv’) ageinc_df.info() #两列数据，年龄与收入 ageinc_df.describe() #现在进行聚类分析 ...
实现基于K-means的国内消费水平聚类分析，聚类成4类的效果。
归去来兮的百宝箱
05-18 950
聚类
python的缩进规则是什么意思
最新发布
2401_85422614的博客
06-29 867
大家好，小编来为大家解答以下问题，python语言中“缩进”说法，python中缩进的说法，今天让我们一起来看看吧！大家好，小编为大家解答python大作业代码及文档的问题。很多人还不知道python大作业有哪些题目，现在让我们一起来看看吧！
Python金融数据挖掘 第11章 复习思考题2 （聚类）选取中华人民共和国第六次人口普查的各地区人口数以及男女比例进行K-Means聚类分析。
xllzuibangla的博客
05-27 1545
选取中华人民共和国第六次人口普查的各地区人口数以及男女比例进行K-Means聚类分析.
Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测
weixin_61181717的博客
12-18 591
为了处理训练样本的动态并提高预测精度，提出了一种针对短期WPF的由MinMax归一化、K-means聚类和深度神经网络组成的数据挖掘方法。基于历史天数之间的相似性，K-means聚类用于通过取各个聚类的质心来减少数据集。此外，当给定参数的标准化值时，这个简化的数据集用于预测未来产生的功率。因此，风力发电的波动受到了极大的关注。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。由于必须保持消耗和发电之间的平衡，因此风力发电的波动是一个非常重要的研究领域。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值