Python模型开发和聚类分析

短命女 2023-07-22 09:03 9阅读 0赞

## 聚类分析 ##

对空气数据进行聚类，对空气质量的数值型指标数据进行分析，  
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# 聚类code如下： #

## 参数信息设置 ##

file1=r’C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\data.csv’ \# 参数1：读取指定数据路径文件  
nnn=3 \# 参数2：确定聚类个数  
file2=r’C:\\Users\\Administrator\\Desktop’ \# 参数3：输出数据到指定路径  
yyy=0 \#\#参数3：是否包含头文件

### 安装包 ###

from sklearn.cluster import KMeans  
import pandas as pd  
import numpy as np

df = pd.read\_csv(file1, header=yyy, encoding=‘utf-8’)  
df1 = df  
kmeans = KMeans(n\_clusters=nnn, random\_state=10).fit(df1)  
df1\[‘cluster\_varision’\] = kmeans.labels\_  
df\_count\_type = df1.groupby(‘cluster\_varision’).apply(np.size)  
\#\#各个类别的数目  
df\_count\_type  
\#\#聚类中心  
kmeans.cluster\_centers\_  
\#\#新的dataframe，命名为new\_df ，并输出到本地，命名为new\_df.csv。  
new\_df = df1\[:\]  
new\_df  
new\_df.to\_csv(file2+r"\\new\_df.csv")

## Python界面开发效果 ##

通过Python的GUI界面进行开发，进行模型界面开发，效果如下所示：  
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