ns算法聚类每个地铁站点流量数据 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'D:/consumption_data.xls' #销量及其他属性数据 outputfile = 'D:/data_type.xls' #保存结果的文件名 k = 3 #聚类的类别 iteration = 500 #聚类最大循环次数 data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'groupid') #读取数据 data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #数据标准化 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分为k类，并发数4 model.fit(data_zs) #开始聚类 #简单打印结果 r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) #找出聚类中心 r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目 r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] print(r) #详细输出原始数据及其类别 r = pd.concat([data, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #详细输出每个样本对应的类别 r.columns = list(data.columns) + [u'聚类类别'] r.to_excel(outputfile) #保存结果 def density_plot(data): #自定义作图函数 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 p = data.plot(kind='kde', linewidth = 2, subplots = True, sharex = False) [p[i].set_ylabel(u'密度') for i in range(k)] plt.legend() return plt pic_output = 'D:/pd_' for i in range(k): density_plot(data[r[u'聚类类别']==i]).savefig(u'%s%s.png' %(pic_output, i))