Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類代碼實(shí)現(xiàn)、作業(yè)及優(yōu)化

這篇文章直接給出上次關(guān)于Kmeans聚類的籃球遠(yuǎn)動(dòng)員數(shù)據(jù)分析案例，同時(shí)介紹這次作業(yè)同學(xué)們完成的圖例，最后介紹Matplotlib包繪圖的優(yōu)化知識(shí)。
        前文推薦：
      Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹
        希望這篇文章對(duì)你有所幫助，尤其是剛剛接觸數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)的同學(xué)，同時(shí)準(zhǔn)備嘗試以案例為主的方式進(jìn)行講解。如果文章中存在不足或錯(cuò)誤的地方，還請(qǐng)海涵~
一. 案例實(shí)現(xiàn)
        這里不再贅述，詳見(jiàn)第二篇文章，直接上代碼，這是我的學(xué)生完成的作業(yè)。
        數(shù)據(jù)集：
        下載地址：KEEL-dataset - Basketball data set
        籃球運(yùn)動(dòng)員數(shù)據(jù)，每分鐘助攻和每分鐘得分?jǐn)?shù)。通過(guò)該數(shù)據(jù)集判斷一個(gè)籃球運(yùn)動(dòng)員屬于什么位置（控位、分位、中鋒等）。完整數(shù)據(jù)集包括5個(gè)特征，每分鐘助攻數(shù)、運(yùn)動(dòng)員身高、運(yùn)動(dòng)員出場(chǎng)時(shí)間、運(yùn)動(dòng)員年齡和每分鐘得分?jǐn)?shù)。

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assists_per_minute  height  time_played  age  points_per_minute    
0               0.0888     201        36.02   28             0.5885    
1               0.1399     198        39.32   30             0.8291    
2               0.0747     198        38.80   26             0.4974    
3               0.0983     191        40.71   30             0.5772    
4               0.1276     196        38.40   28             0.5703    
5               0.1671     201        34.10   31             0.5835    
6               0.1906     193        36.20   30             0.5276    
7               0.1061     191        36.75   27             0.5523    
8               0.2446     185        38.43   29             0.4007    
9               0.1670     203        33.54   24             0.4770    
10              0.2485     188        35.01   27             0.4313    
11              0.1227     198        36.67   29             0.4909    
12              0.1240     185        33.88   24             0.5668    
13              0.1461     191        35.59   30             0.5113    
14              0.2315     191        38.01   28             0.3788    
15              0.0494     193        32.38   32             0.5590    
16              0.1107     196        35.22   25             0.4799    
17              0.2521     183        31.73   29             0.5735    
18              0.1007     193        28.81   34             0.6318    
19              0.1067     196        35.60   23             0.4326    
20              0.1956     188        35.28   32             0.4280    
        完整代碼：
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# -*- coding: utf-8 -*-  
    
from sklearn.cluster import Birch    
from sklearn.cluster import KMeans    
    
X = [[0.0888, 0.5885],    
     [0.1399, 0.8291],    
     [0.0747, 0.4974],    
     [0.0983, 0.5772],    
     [0.1276, 0.5703],    
     [0.1671, 0.5835],    
     [0.1906, 0.5276],    
     [0.1061, 0.5523],    
     [0.2446, 0.4007],    
     [0.1670, 0.4770],    
     [0.2485, 0.4313],    
     [0.1227, 0.4909],    
     [0.1240, 0.5668],    
     [0.1461, 0.5113],    
     [0.2315, 0.3788],    
     [0.0494, 0.5590],    
     [0.1107, 0.4799],    
     [0.2521, 0.5735],    
     [0.1007, 0.6318],    
     [0.1067, 0.4326],    
     [0.1956, 0.4280]       
    ]    
print X    
 
# Kmeans聚類  
clf = KMeans(n_clusters=3)    
y_pred = clf.fit_predict(X)    
print(clf)     
print(y_pred)    
 
 
import numpy as np    
import matplotlib.pyplot as plt    
    
x = [n[0] for n in X]    
print x    
y = [n[1] for n in X]    
print y    
 
# 可視化操作  
plt.scatter(x, y, c=y_pred, marker='x')     
plt.title("Kmeans-Basketball Data")     
plt.xlabel("assists_per_minute")    
plt.ylabel("points_per_minute")    
plt.legend(["Rank"])     
plt.show()    

        運(yùn)行結(jié)果：
        從圖中可以看到聚集成三類，紅色比較厲害，得分很高；中間藍(lán)色是一類，普通球員；右小角綠色是一類，助攻高得分低，是控位。

        代碼分析：

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from sklearn.cluster import KMeans  
        表示在sklearn中處理kmeans聚類問(wèn)題，用到 sklearn.cluster.KMeans 這個(gè)類。
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X = [[164,62],[156,50],...]  
        X是數(shù)據(jù)集，包括2列20行，即20個(gè)球員的助攻數(shù)和得分?jǐn)?shù)。
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clf = KMeans(n_clusters=3)  
        表示輸出完整Kmeans函數(shù)，包括很多省略參數(shù)，將數(shù)據(jù)集分成類簇?cái)?shù)為3的聚類。
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y_pred =clf.fit_predict(X)  
        輸出聚類預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)X聚類，20行數(shù)據(jù)，每個(gè)y_pred對(duì)應(yīng)X的一行或一個(gè)孩子，聚成3類，類標(biāo)為0、1、2。
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print(y_pred)  
        輸出結(jié)果：[0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1]
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import matplotlib.pyplot as plt  
        matplotlib.pyplot是用來(lái)畫圖的方法，matplotlib是可視化包。
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x = [n[0] for n in X]  
y = [n[1] for n in X]  
        獲取第1列的值， 使用for循環(huán)獲取 ,n[0]表示X第一列。
        獲取第2列的值，使用for循環(huán)獲取 ,n[1]表示X第2列。
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plt.scatter(x, y, c=y_pred, marker='o')  
        繪制散點(diǎn)圖（scatter），橫軸為x，獲取的第1列數(shù)據(jù)；縱軸為y，獲取的第2列數(shù)據(jù)；c=y_pred對(duì)聚類的預(yù)測(cè)結(jié)果畫出散點(diǎn)圖，marker='o'說(shuō)明用點(diǎn)表示圖形。
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plt.title("Kmeans-Basketball Data")  
        表示圖形的標(biāo)題為Kmeans-heightweight Data。
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plt.xlabel("assists_per_minute")  
        表示圖形x軸的標(biāo)題。
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plt.ylabel("points_per_minute")  
        表示圖形y軸的標(biāo)題。
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plt.legend(["Rank"])  
        設(shè)置右上角圖例。
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plt.show()  
        表示顯示圖形。
二. 學(xué)生圖例
        下面簡(jiǎn)單展示學(xué)生做的作業(yè)及分析，感覺(jué)還是不錯(cuò)，畢竟才上幾節(jié)課而且第一次作業(yè)，希望后面的作業(yè)更加精彩吧。因?yàn)閷W(xué)生的專業(yè)分布不同，所以盡量讓學(xué)生設(shè)計(jì)他們專業(yè)的內(nèi)容。
        eg 遺傳學(xué)身高體重?cái)?shù)據(jù)
        第一列表示孩子的身高，單位cm；第二列表示孩子的體重，單位kg。從上圖可以看出，數(shù)據(jù)集被分為了三類。綠色為一類、藍(lán)色為一類，紅色為一類。

        eg 微博數(shù)據(jù)集
        第一列代表微博中某條信息的轉(zhuǎn)發(fā)量，第二列代表微博中某條信息的評(píng)論數(shù)。從上圖可以看出，總共分為3類，共三種顏色，綠色一層說(shuō)明該信息轉(zhuǎn)發(fā)量與評(píng)論數(shù)都很高。

        eg 上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表
        第一列表示公司利潤(rùn)率；第二列表示公司資產(chǎn)規(guī)模。從上圖可以看出，總共分為4類，共四種顏色。暗紅色為資產(chǎn)規(guī)模最大，依次至藍(lán)色資產(chǎn)規(guī)模減小。

        eg 世界各國(guó)家人均面積與土地面積
        第一列表示各國(guó)家的人均面積（人/ 平方公里）；第二列表示各國(guó)家的土地面積（萬(wàn)平方公里）。從上圖可以看出，總共分為3類，共三種顏色。紅色表示的國(guó)家相對(duì)來(lái)說(shuō)最擁擠，可能是孟加拉這樣土地面積少且人口眾多的國(guó)家；藍(lán)色就是地廣人稀的代表，比如俄羅斯、美國(guó)、、墨西哥、巴西；綠色表示人口密度分布比較平均的國(guó)家。

        eg employee  salaries數(shù)據(jù)集
        第一列表示員工工資；第二列表示員工年齡數(shù)。從上圖可以看出，總共分為5類，共5種顏色?？傮w呈現(xiàn)正相關(guān)性，年齡越大，工資越高；除個(gè)別外，總體正線性關(guān)系。

        eg 學(xué)生英語(yǔ)成績(jī)數(shù)據(jù)集
        第一列表示學(xué)生英語(yǔ)平時(shí)成績(jī)；第二列表示學(xué)生英語(yǔ)期末成績(jī)。從上圖可以看出，總共分為4類，共四種顏色。黃色一層，平時(shí)成績(jī)和末考成績(jī)都很高，屬于“學(xué)霸”級(jí)別的人物；其次，藍(lán)色一層和紅色一層；最后，天藍(lán)色一層，暫且稱之為“學(xué)渣”。

三. Matplotlib繪圖優(yōu)化
        Matplotlib代碼的優(yōu)化：
        1.第一部分代碼是定義X數(shù)組，實(shí)際中是讀取文件進(jìn)行的，如何實(shí)現(xiàn)讀取文件中數(shù)據(jù)再轉(zhuǎn)換為矩陣進(jìn)行聚類呢？
        2.第二部分是繪制圖形，希望繪制不同的顏色及類型，使用legend()繪制圖標(biāo)。
        假設(shè)存在數(shù)據(jù)集如下圖所示：data.txt

        數(shù)據(jù)集包括96個(gè)運(yùn)動(dòng)員的數(shù)據(jù)，源自：KEEL-dataset - Basketball data set
        現(xiàn)需要獲取第一列每分鐘助攻數(shù)、第五列每分鐘得分?jǐn)?shù)存于矩陣中。
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0.0888     201     36.02     28     0.5885  
0.1399     198     39.32     30     0.8291  
0.0747     198     38.8     26     0.4974  
0.0983     191     40.71     30     0.5772  
0.1276     196     38.4     28     0.5703  
0.1671     201     34.1     31     0.5835  
0.1906     193     36.2     30     0.5276  
0.1061     191     36.75     27     0.5523  
0.2446     185     38.43     29     0.4007  
0.167     203     33.54     24     0.477  
0.2485     188     35.01     27     0.4313  
0.1227     198     36.67     29     0.4909  
0.124     185     33.88     24     0.5668  
0.1461     191     35.59     30     0.5113  
0.2315     191     38.01     28     0.3788  
0.0494     193     32.38     32     0.559  
0.1107     196     35.22     25     0.4799  
0.2521     183     31.73     29     0.5735  
0.1007     193     28.81     34     0.6318  
0.1067     196     35.6     23     0.4326  
0.1956     188     35.28     32     0.428  
0.1828     191     29.54     28     0.4401  
0.1627     196     31.35     28     0.5581  
0.1403     198     33.5     23     0.4866  
0.1563     193     34.56     32     0.5267  
0.2681     183     39.53     27     0.5439  
0.1236     196     26.7     34     0.4419  
0.13     188     30.77     26     0.3998  
0.0896     198     25.67     30     0.4325  
0.2071     178     36.22     30     0.4086  
0.2244     185     36.55     23     0.4624  
0.3437     185     34.91     31     0.4325  
0.1058     191     28.35     28     0.4903  
0.2326     185     33.53     27     0.4802  
0.1577     193     31.07     25     0.4345  
0.2327     185     36.52     32     0.4819  
0.1256     196     27.87     29     0.6244  
0.107     198     24.31     34     0.3991  
0.1343     193     31.26     28     0.4414  
0.0586     196     22.18     23     0.4013  
0.2383     185     35.25     26     0.3801  
0.1006     198     22.87     30     0.3498  
0.2164     193     24.49     32     0.3185  
0.1485     198     23.57     27     0.3097  
0.227     191     31.72     27     0.4319  
0.1649     188     27.9     25     0.3799  
0.1188     191     22.74     24     0.4091  
0.194     193     20.62     27     0.3588  
0.2495     185     30.46     25     0.4727  
0.2378     185     32.38     27     0.3212  
0.1592     191     25.75     31     0.3418  
0.2069     170     33.84     30     0.4285  
0.2084     185     27.83     25     0.3917  
0.0877     193     21.67     26     0.5769  
0.101     193     21.79     24     0.4773  
0.0942     201     20.17     26     0.4512  
0.055     193     29.07     31     0.3096  
0.1071     196     24.28     24     0.3089  
0.0728     193     19.24     27     0.4573  
0.2771     180     27.07     28     0.3214  
0.0528     196     18.95     22     0.5437  
0.213     188     21.59     30     0.4121  
0.1356     193     13.27     31     0.2185  
0.1043     196     16.3     23     0.3313  
0.113     191     23.01     25     0.3302  
0.1477     196     20.31     31     0.4677  
0.1317     188     17.46     33     0.2406  
0.2187     191     21.95     28     0.3007  
0.2127     188     14.57     37     0.2471  
0.2547     160     34.55     28     0.2894  
0.1591     191     22.0     24     0.3682  
0.0898     196     13.37     34     0.389  
0.2146     188     20.51     24     0.512  
0.1871     183     19.78     28     0.4449  
0.1528     191     16.36     33     0.4035  
0.156     191     16.03     23     0.2683  
0.2348     188     24.27     26     0.2719  
0.1623     180     18.49     28     0.3408  
0.1239     180     17.76     26     0.4393  
0.2178     185     13.31     25     0.3004  
0.1608     185     17.41     26     0.3503  
0.0805     193     13.67     25     0.4388  
0.1776     193     17.46     27     0.2578  
0.1668     185     14.38     35     0.2989  
0.1072     188     12.12     31     0.4455  
0.1821     185     12.63     25     0.3087  
0.188     180     12.24     30     0.3678  
0.1167     196     12.0     24     0.3667  
0.2617     185     24.46     27     0.3189  
0.1994     188     20.06     27     0.4187  
0.1706     170     17.0     25     0.5059  
0.1554     183     11.58     24     0.3195  
0.2282     185     10.08     24     0.2381  
0.1778     185     18.56     23     0.2802  
0.1863     185     11.81     23     0.381  
0.1014     193     13.81     32     0.1593  
        代碼如下：
[python] view plain copy 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
# -*- coding: utf-8 -*-  
 
"""
By: Eastmount CSDN 2016-10-12
該部分講數(shù)據(jù)集讀取，然后賦值給X變量
讀取文件data.txt 保存結(jié)果為X
"""  
 
import os  
 
data = []  
for line in open("data.txt", "r").readlines():  
    line = line.rstrip()    #刪除換行  
    #刪除多余空格，保存一個(gè)空格連接  
    result = ' '.join(line.split())  
    #獲取每行五個(gè)值 '0 0.0888 201 36.02 28 0.5885' 注意：字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型數(shù)  
    s = [float(x) for x in result.strip().split(' ')]  
    #輸出結(jié)果：['0', '0.0888', '201', '36.02', '28', '0.5885']  
    print s  
    #數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至data  
    data.append(s)  
 
#輸出完整數(shù)據(jù)集  
print u'完整數(shù)據(jù)集'  
print data  
print type(data)  
 
'''''
現(xiàn)在輸出數(shù)據(jù)集：
['0 0.0888 201 36.02 28 0.5885',  
 '1 0.1399 198 39.32 30 0.8291',  
 '2 0.0747 198 38.80 26 0.4974',  
 '3 0.0983 191 40.71 30 0.5772',  
 '4 0.1276 196 38.40 28 0.5703'
]
'''  
 
print u'第一列 第五列數(shù)據(jù)'  
L2 = [n[0] for n in data]  
print L2  
L5 = [n[4] for n in data]  
print L5  
 
'''''
X表示二維矩陣數(shù)據(jù)，籃球運(yùn)動(dòng)員比賽數(shù)據(jù)
總共96行，每行獲取兩列數(shù)據(jù)
第一列表示球員每分鐘助攻數(shù)：assists_per_minute
第五列表示球員每分鐘得分?jǐn)?shù)：points_per_minute
'''  
 
#兩列數(shù)據(jù)生成二維數(shù)據(jù)  
print u'兩列數(shù)據(jù)合并成二維矩陣'  
T = dict(zip(L2,L5))  
type(T)  
 
#dict類型轉(zhuǎn)換為list  
print u'List'  
X = list(map(lambda x,y: (x,y), T.keys(),T.values()))  
print X  
print type(X)  
 
 
"""
KMeans聚類
clf = KMeans(n_clusters=3) 表示類簇?cái)?shù)為3，聚成3類數(shù)據(jù)，clf即賦值為KMeans
y_pred = clf.fit_predict(X) 載入數(shù)據(jù)集X，并且將聚類的結(jié)果賦值給y_pred
"""  
 
from sklearn.cluster import Birch  
from sklearn.cluster import KMeans  
 
clf = KMeans(n_clusters=3)  
y_pred = clf.fit_predict(X)  
print(clf)  
#輸出聚類預(yù)測(cè)結(jié)果，96行數(shù)據(jù)，每個(gè)y_pred對(duì)應(yīng)X一行或一個(gè)球員，聚成3類，類標(biāo)為0、1、2  
print(y_pred)  
 
 
"""
可視化繪圖
Python導(dǎo)入Matplotlib包，專門用于繪圖
import matplotlib.pyplot as plt 此處as相當(dāng)于重命名，plt用于顯示圖像
"""  
 
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
 
 
#獲取第一列和第二列數(shù)據(jù) 使用for循環(huán)獲取 n[0]表示X第一列  
x = [n[0] for n in X]  
print x  
y = [n[1] for n in X]  
print y   
 
#繪制散點(diǎn)圖 參數(shù)：x橫軸 y縱軸 c=y_pred聚類預(yù)測(cè)結(jié)果 marker類型 o表示圓點(diǎn) *表示星型 x表示點(diǎn)  
#plt.scatter(x, y, c=y_pred, marker='x')  
 
 
#坐標(biāo)  
x1 = []  
y1 = []  
 
x2 = []  
y2 = []  
 
x3 = []  
y3 = []  
 
#分布獲取類標(biāo)為0、1、2的數(shù)據(jù) 賦值給(x1,y1) (x2,y2) (x3,y3)  
i = 0  
while i < len(X):  
    if y_pred[i]==0:  
        x1.append(X[i][0])  
        y1.append(X[i][1])  
    elif y_pred[i]==1:  
        x2.append(X[i][0])  
        y2.append(X[i][1])  
    elif y_pred[i]==2:  
        x3.append(X[i][0])  
        y3.append(X[i][1])  
      
    i = i + 1  
 
 
#四種顏色 紅 綠 藍(lán) 黑    
plot1, = plt.plot(x1, y1, 'or', marker="x")    
plot2, = plt.plot(x2, y2, 'og', marker="o")    
plot3, = plt.plot(x3, y3, 'ob', marker="*")    
 
#繪制標(biāo)題  
plt.title("Kmeans-Basketball Data")  
 
#繪制x軸和y軸坐標(biāo)  
plt.xlabel("assists_per_minute")  
plt.ylabel("points_per_minute")  
 
#設(shè)置右上角圖例  
plt.legend((plot1, plot2, plot3), ('A', 'B', 'C'), fontsize=10)  
 
plt.show()    
        輸出結(jié)果如下圖所示：三個(gè)層次很明顯，而且右上角也標(biāo)注。

        可視化部分強(qiáng)烈推薦資料：
        數(shù)字的可視化：python畫圖之散點(diǎn)圖sactter函數(shù)詳解 - hefei_cyp
        python 科學(xué)計(jì)算(一) - bovine
        Matplotlib scatter plot with legend - stackoverflow
        Python數(shù)據(jù)可視化——散點(diǎn)圖 Rachel-Zhang（按評(píng)論修改代碼）

四. Spyder常見(jiàn)問(wèn)題
        下面是常見(jiàn)遇到的幾個(gè)問(wèn)題：
        1.Spyder軟件如果Editor編輯框不在，如何調(diào)出來(lái)。

        2.會(huì)缺少一些第三方包，如lda，如何導(dǎo)入。使用cd ..去到C盤根目錄，cd去到Anaconda的Scripts目錄下，輸入"pip install selenium"安裝selenium相應(yīng)的包，"pip install lda"安裝lda包。

        學(xué)生告訴我另一個(gè)更方便的方法：

        3.運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò)，缺少Console，點(diǎn)擊如下。

        4.如果Spyder安裝點(diǎn)擊沒(méi)有反應(yīng)，重新安裝也沒(méi)有反應(yīng)，建議在運(yùn)行下試試。

        實(shí)在不行卸載再重裝：pip uninstall spyder  
                                          pip install spyder

        5.Spyder如何顯示繪制Matplotlib中文。
[python] view plain copy 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片
from matplotlib.font_manager import FontProperties  
font = FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts/msyh.ttf", size=10)  
#繪制標(biāo)題 fontproperties表示字體類型，用于顯示中文字符，下同  
plt.title(u'世界各國(guó)家人均面積與土地面積',fontproperties=font)  
#繪制x軸和y軸坐標(biāo)  
plt.ylabel(u'人均面積（人/ 平方公里）',fontproperties=font)  
plt.xlabel(u'面積（萬(wàn)平方公里）',fontproperties=font)