k-means聚类后按标签大小顺序排列标签

ゝ一世哀愁。 2022-10-27 06:19 127阅读 0赞

### k-means聚类后按标签大小顺序排列标签 ###

*  数据
 *  目标
 *  方法
 *  代码
 *  效果

# 数据 #

![在这里插入图片描述][20210203204309683.png]

# 目标 #

为上面的学生分数，聚类成优、良、中、差、四类

# 方法 #

主要是聚类后，怎么把标签对应到原始数据中去，这里我们采用掩码的方式

# 代码 #

from sklearn.cluster import KMeans
    import pandas as pd
    data=pd.read_csv("kmeanstest.csv",sep=",")
    print(data)
    
    X =data["score"].to_numpy().reshape(-1,1)
    kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(X)
    y=kmeans.labels_
    print(y)
    kc=kmeans.cluster_centers_
    print(kc)
    kc_list=sorted([i for i in kc[:,0]])
    print(kc_list)
    
    data["cluster_center"]=kc[y]
    def my(x):
        if x==kc_list[0]:
            return "差"
        elif x==kc_list[1]:
            return "中"
        elif x==kc_list[2]:
            return "良"
        else:
            return "优"
    data["level"]=[my(x) for x in kc[y]]
    print(data)

# 效果 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmd6aGlqdW42Njk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

[20210203204309683.png]: /images/20221024/c8a1324e45bd48869e3718fbd4a9e7b8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbmd6aGlqdW42Njk5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/27e0989adb2f426eb4f952d843e05bc8.png

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