python：利用K-Means算法实现对数据的聚类

谁偷了我的酒窝

于 2021-04-26 11:15:23 发布

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分类专栏： Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35896136/article/details/116146292

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该博客介绍了如何使用Python的K-Means算法对包含异常值的数据进行聚类分析，旨在检测异常值。内容包括数据读取、可视化以及设定类别数为2的K-Means聚类过程。

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目的是为了检测出采集数据中的异常值。所以很明确，这种情况下的簇为2：正常数据和异常数据两大类

1、安装相应的库

import matplotlib.pyplot as plt  # 用于可视化
from sklearn.cluster import KMeans  # 用于聚类
import pandas as pd # 用于读取文件

2、实现聚类

2.1 读取数据并可视化

# 读取本地数据文件
df = pd.read_excel("../data/output3.xls", header=0)

在这里插入图片描述
本次实验选择温度和CO2作为二维数据,其中温度含有异常数据。

plt.scatter(df["光照"], df["CO2"], linewidths=1, alpha=0.8)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签v
plt.xlabel("光照")
plt.ylabel("CO2")
plt.grid(color="#95a5a6", linestyle="--", linewidth=1

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