机器学习1.5 kmeans-最优参数模型的Dataframe+提取误差平方和tol最小一行的信息+折线图

分类：菜鸟笔记作者：dd112474

文章目录

基操：准备数据，准备模型，查看属性

在这里插入图片描述

import pandas as pd 
from sklearn.cluster import KMeans 

1、准备数据集

data=pd.read_csv(r'basketball.csv') #data=pd.read_csv('basketball.csv')也可以
data.head()

 data.shape

2、Kmeans聚类

KMeans?

#KMeans？可以看到默认参数





# 1.准备模型
km = KMeans(n_clusters=8, max_iter=300, tol=0.0001)#默认值不写也可以

# 2.训练模型
km.fit(data)

3、查看属性

# 1.质心
km.cluster_centers_

# 2.属于哪个簇
km.labels_

# 3.误差平方和
km.inertia_

最优参数模型（画出迭代的Dataframe）

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

import pandas as pd 
from sklearn.cluster import KMeans 

1、准备数据集

data=pd.read_csv(r'basketball.csv') #data=pd.read_csv('basketball.csv')也可以
data.head()

 data.shape

2、Kmeans聚类

KMeans?

#KMeans？可以看到默认参数

df=pd.DataFrame(columns=["i","j","tol","差平方和"])

df.loc[0,:]=(1,2,3,4)

df

cluster = [2, 3, 4]
km_iter = [300, 350, ..]
tol?


for i in cluster:
    for j in km_iter:
        for m in tol:
            km = KMeans(n_clusters=i, max_iter=j, tol=m)
            km.fit(data)
            km.inertia_



# 1.准备模型
km = KMeans(n_clusters=8, max_iter=300, tol=0.0001)#默认值不写也可以

# 2.训练模型
km.fit(data)

3、查看属性

# 1.质心
km.cluster_centers_

# 2.属于哪个簇
km.labels_

# 3.误差平方和
km.inertia_

#### 最优模型

km = KMeans(n_clusters=8, max_iter=300, tol=0.0001)

tol_lst=[m*0.1*1e-4 for m in range(2,10,1)]
tol_lst

#cluster = list(range(2,10,1))
#cluster

#list(range(300,601,50))

result=[]
for n_clusters in range(2,10,1): #k的个数取2 3 4 5 6 7 8 9 
    for max_iter in range(300,601,50): #最大迭代步骤取300 350 400 。。。600
        for tol in range(2,10): #误差取2到9，下面乘以10^-5
            tol=tol*1e-5
            km=KMeans(n_clusters=n_clusters,max_iter=max_iter,tol=tol*1e-5) 
            km.fit(data)
            d={'n_clusters':n_clusters,'max_iter':max_iter,'tol':tol,'inertia':km.inertia_}
            result.append(d)

result

 pd.DataFrame(result)#转换成Dataframe更直观

在Dataframe里面找到最优的tol（误差平方和），以及该行的其他参数（innertia，n_clusters,max_iter）

在这里插入图片描述

1，找到Dataframe里inertia这一列中的最小值：argmin（）

result_df('inertia').argmin()

在这里插入图片描述


返回395，也就是说第395行（索引标号）的inertia最小

2,用.iloc[ , ]根据索引标号找出所需的那一行(,前面是行索引，后面是列索引，不要列用：表示)

result_df.iloc[result_df('inertia').argmin(),:]

在这里插入图片描述


3，一行数据就是一个series,可以使用type()查看数据类型

r = result_df.iloc[result_df('inertia').argmin(),:]
type(r)

在这里插入图片描述


4,返回值的代码

n_clusters = r['n_clusters']
n_clusters

在这里插入图片描述

画出折线图

1，保存n_clusters、误差平方和，先建立两个列表

x = []#放k值n_cluster
y = []#放误差平方和inertia

2,循环打印出k=[2,20), 用for XXX in range( , ):
（注：5000条数据以下一般不超过10个簇，5000以上不超过20个）

for n_clusters in range(2,20):
	print(n_clusters)

在这里插入图片描述


3,准备模型（公式）
km=KMeans(三个参数n_clusters，max_iter，tol)
km.fit(数据集)

km=KMeans(n_clusters=n_clusters,max_iter=max_iter,tol=tol)
km.fit(data)

4，保存生成的数据，inertia（簇内误差平方和）和k个数（n_clusters）
用.appen()

x.append(n_clusters)
y.append(km.inertia_)#inertia是属性，要写成km.inertia_

在这里插入图片描述

5,运行报错，调整字符类型 float–>int

在这里插入图片描述


max_inter是float类型，而kmeans要求是int，所以在前面强制转换max_inter

max_iter = int(r['max_iter'])
max_iter

在这里插入图片描述


成功运行，打印出x,y

在这里插入图片描述


6,需要作图，在第一行添加from matplotlib import pyplot as plt

在这里插入图片描述


创建一张画布

plt.figure(figsize(20,8),dpi=100)

创建x,y轴、标签以及题目

plt.plot(x,y)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('inertia')
plt.title('k-inertia relation')

效果

在这里插入图片描述


在图上标注点和数据 :用zip（ ，）把x,y值组合成坐标（x,y）
调整坐标文本显示位置:round(b,2)是保留两位小数，ha和va控制水平垂直

for a,b in zip(x,y):
plt.text(a,b,round(b,2),ha='center',va='bottom')

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

全文代码

在这里插入图片描述

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from matplotlib import pyplot as plt

1、准备数据集

data = pd.read_csv(r'basketball.csv')
data.head()

data.shape

2、Kmeans聚类

# 1.准备模型
km = KMeans(n_clusters=8, max_iter=300, tol=0.0001)

# 2.训练模型
km.fit(data)

3、查看属性

# 1.质心
km.cluster_centers_

# 2.属于哪个簇
km.labels_

data

# 3.误差平方和
km.inertia_

4、最优模型

result = []
for n_clusters in range(2,10):
    for max_iter in  range(300,601,50):
        for tol in range(2,10):
            tol=tol*1e-5
            km = KMeans(n_clusters=n_clusters, max_iter=max_iter, tol=tol)
            km.fit(data)
            d = {'n_clusters':n_clusters, 'max_iter':max_iter, 'tol':tol, 'inertia': km.inertia_}
            result.append(d)

result

result_df = pd.DataFrame(result)

result_df

找到误差平方和最小，对应的模型参数

r = result_df.iloc[result_df['inertia'].argmin(), :]
type(r)

#iloc[]是利用索引切片只留下想要的行和列 参考：https://www.py.cn/faq/python/18973.html
#argmin（）是找到当前行或列的最小值 此时最小为0.160880下标为447，就转换为r = result_df.iloc[[447], :]

r

n_clusters = r['n_clusters']
n_clusters

max_iter = int(r['max_iter'])
max_iter

tol = r['tol']
tol

选择合适的K值

data.head()

data.shape

x = []
y = []
for n_clusters in range(2,20):
    print(n_clusters)
    km = KMeans(n_clusters=n_clusters, max_iter=max_iter, tol=tol)
    km.fit(data)
    # 保存n_clusters、误差平方和
    x.append(n_clusters)
    y.append(km.inertia_)

x

y

用n_clusters（k）作为横坐标，误差平方和作为中坐标---折线图（最优k）

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('K')
plt.ylabel('inertia')
plt.title('k-inertia relation')
# 将数字标注到折线图中
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b, round(b, 2), ha='center', va='bottom')

手写笔记

在这里插入图片描述

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

kmeanspython机器学习

相关推荐

如何学习编程？新手菜鸟如何学编程？
学习编程是顺着互联网的发展潮流，是一件好事。新手如何学习编程？其实不难，不过在学习编程之前你得先了解你的目的是什么？这个很重要，因为目的决定你的发展方向、决定你的发展速度。
it行业都是什么工作？it行业主要做什么？
IT行业是什么工作做什么？IT行业的工作有：产品策划类、页面设计类、前端与移动、开发与测试、营销推广类、数据运营类、运营维护类、游戏相关类等，根据不同的分类下面有细分了不同的岗位。
女生学Java好就业吗？女生适合学Java编程吗？
女生学Java好就业吗？女生适合学Java编程吗？目前有不少女生学习Java开发，但要结合自身的情况，先了解自己适不适合去学习Java，不要盲目的选择不适合自己的Java培训班进行学习。只要肯下功夫钻研，多看、多想、多练
mysql-connect-confused
Can’t connect to local MySQL server through socket \'/var/lib/mysql/mysql.sock问题 1.进入mysql路径
oracle基本命令
oracle基本命令 一、登录操作 1.管理员登录 # 管理员登录 sqlplus / as sysdba 2.普通用户登录
shell判断服务是否启动
一、背景 因为项目中需要通北京网络，所以需要连vpn，但是服务器有时候会断掉，所以写个shell脚本每五分钟去判断是否连接，于是就有下面的shell脚本。
SQL BETWEEN 操作符
BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值。这些值可以是数值、文本或者日期。
​​windows上传ipa到开发者中心app store的方法
假如你已经使用过苹果开发者中心上架app，你肯定知道在苹果开发者中心的web界面，无法直接提交ipa文件，而是需要使用第三方工具，将ipa文件上传到构建版本，开...
SQL 入门篇之什么是别名？
下面的 SQL 语句指定了两个别名，一个是 name 列的别名，一个是 country 列的别名。**提示：**如果列名称包含空格，要求使用双引号或方括号：
windows上传ipa文件到app store的方法​
在使用H5混合开发的app打包后，需要将ipa文件上传到appstore进行发布，就需要去苹果开发者中心进行发布。​
SQL AND & OR 运算符
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
C++ 数组
数组的声明并不是声明一个个单独的变量，比如 number0、number1、...、number99，而是声明一个数组变量，比如 numbers，然后使用 nu...
最全iOS 应用上架流程提交到AppStore
第一步：到appuploader官网下载辅助工具和iCloud驱动，使用前面创建的AppID登录。
SQL ALTER TABLE 语句
如需删除表中的列，请使用下面的语法（请注意，某些数据库系统不允许这种在数据库表中删除列的方式）：
dism操作巨慢
前不久在制作win11pe，制作了一版，1.26GB，太大了，不满意，想再裁剪下，发现这次dism mount正常，commit或discard巨慢，以前都很快...
三种方法卸载Symantec Endpoint Protection 赛门铁克
赛门铁克各个版本概览：https://knowledge.broadcom.com/external/article?legacyId=tech163829
python3.6、python3.10用什么版本的pip
实测Python 3.6.6用pip 21.3.1，再高就报错了，Python 3.10.7用pip 22.3.1是可以的
博通和诺顿
Broadcom Corporation （博通公司，股票代号AVGO）是全球领先的有线和无线通信半导体公司。其产品实现向家庭、 办公室和移动环境以及在这些环境...
高版本c4d在低版本windows系统上打开后不显示窗格
发现个问题，server2016上安装了c4d这些版本，低版本的正常显示窗格，但红色圈出的高版本c4d打开后不显示窗格，
基础网络windows不要使用TAT、如何卸载TAT
TAT：https://cloud.tencent.com/document/product/1340
pythonJavaScriptjavaHTMLPHPreactjsC#AndroidCSSNode.jssqlrpython-3.xMysqLjQueryc++pandasFlutterangularIOSdjangolinuxswifttypescript路由器JSON路由器设置无线路由器h3c华三华三路由器设置华三路由器电脑软件教程arraysdocker软件图文教程Cvue.jslaravelspring-boot