本文主要介绍python使用K-Means算法对数据进行聚类。本文通过一个案例进行了非常详细的讲解，对大家的学习或者工作都有一定的参考价值。有需要的朋友可以参考一下。
目的是检测收集数据中的异常值。因此，很明显，在这种情况下有两个集群：正常数据和异常数据。
1、安装相应的库
导入matplotlib.pyplot，因为plt #用于可视化。
从sklearn.cluster导入kmeans #用于聚类。
导入pandas，因为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)
本实验选取温度和CO2作为二维数据，其中温度包含异常数据。
Plt.scatter(df['照明']，df ['CO2']，线宽=1，alpha=0.8)
PLT . RC params[' font . sans-serif ']=[' sim hei ']#用于正常显示中文标签V。
Plt.xlabel(“照明”)
plt.ylabel('CO2 ')
plt.grid(color='#95a5a6 '，linestyle=' -'，linewidth=1，alpha=0.4)
plt.show()
2.2 K-means聚类
将要聚合的类别数设置为2。
Data=df[[' light '，' CO2']] #从原始数据中选择这两项
estimator=k means(n _ clusters=2)#构造一个聚类
Estimator.fit(data) #将数据引入聚类模型
获取聚类中心和聚类标签的值。
Label_pred=estimator.labels_ #获取聚类标签
centers _=estimator . cluster _ centers _ #获取聚类中心
以及输出标签0和标签1的聚类数据。
x0=数据[label_pred==0]
x1=数据[label_pred==1]
Plt.scatter(x0['照明']，x0 ['CO2']，c='红色'，线宽=1，alpha=0.8，标记=' o '，标签='标签10 ')
Plt.scatter(x1[' light']，x1 ['CO2']，c=' green '，线宽=1，alpha=0.8，marker=' '，label=' label1 ')
plt.grid(c='#95a5a6 '，linestyle=' -'，linewidth=1，alpha=0.4)
plt .图例()
plt.show()
附上所有代码。
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从sklearn.cluster导入KMeans
进口熊猫作为pd
df=pd.read_excel('./data/output3.xls '，header=0)
Plt.scatter(df['照明']，df ['CO2']，线宽=1，alpha=0.8)
PLT . RC params[' font . sans-serif ']=[' sim hei ']#用于正常显示中文标签V。
Plt.xlabel(“照明”)
plt.ylabel('CO2 ')
plt.grid(color='#95a5a6 '，linestyle=' -'，linewidth=1，alpha=0.4)
plt.show()
数据=df[['照明'，'二氧化碳']]
estimator=k means(n _ clusters=2)#构造一个聚类
Estimator.fit(数据)#聚类
Label_pred=estimator.labels_ #获取聚类标签
centers _=estimator . cluster _ centers _ #获取聚类结果
# print('聚类标签'，label_pred)
# print('聚类结果'，中心_)
# predict=estimator . predict([[787.75862069，1505]]) #测试新的数据聚类结果
#打印(预测)
x0=数据[label_pred==0]
x1=数据[label_pred==1]
Plt.scatter(x0['照明']，x0 ['CO2']，c='红色'，线宽=1，alpha=0.8，标记=' o '，标签='标签10 ')
Plt.scatter(x1[' light']，x1 ['CO2']，c=' green '，线宽=1，alpha=0.8，marker=' '，label=' label1 ')
plt.grid(c='#95a5a6 '，linestyle=' -'，linewidth=1，alpha=0.4)
plt .图例()
plt.show()
这就是关于python的K-Means数据聚类算法的文章。关于Python的K-means算法数据聚类的更多信息，请搜索我们之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！
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