初识 pyhton - KMeans 简单聚类（一）

最新推荐文章于 2024-08-03 19:34:27 发布

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分类专栏： Python 文章标签：聚类可视化 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43305922/article/details/106708271

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这篇博客介绍了作者在小学期学习KMeans聚类算法的基础知识。通过读取数据、进行聚类并将结果可视化，展示了将数据划分为超级VIP、VIP和普通用户的简单应用。尽管聚类效果不尽理想，作者表示会在未来深入学习KMeans算法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这篇是当时小学期的时候跟着老师学的一点，虽说是 KMeans 算法的使用，但使用的太浅显了，代码就仅几行，后来我去专门找了下关于 KMeans 聚类的博客，发现确实是老师讲的太少了。但由于时间关系，暂时没时间去深入学了，这里就放一下当时学的那一点。

开始之前先放一个要用到的文件：提取码： u47s 。对于这样一个表格数据：

需要做的是对这一些数据进行聚类，划分为三类：超级vip客户，vip 客户以及普通用户。下面进入正题：

一、读取数据

import pandas as pd

data = pd.read_csv('company.csv',encoding='gbk')

# print(type(data))
print(data)

# 数据->矩阵
mat = data.as_matrix()
#返回一个二元数组，每一条数据就是一个数组
print(type(mat))
print(mat)

# 删除年龄数据，年龄不作为标准
inX = mat[:,1:]</