⑴ k-means聚类算法python实现，导入的数据集有什么要求

一，K-Means聚类算法原理
k-means 算法接受参数 k
；然后将事先输入的n个数据对象划分为
k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对
象”（引力中心）来进行计算的。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

⑵ kmeans聚类python哪个包中有

sklearn
http://scikit-learn.org/stable/

⑶ python聚类分析需要多长时间

有没有编程基础？如果以前学过其他语言，底子比较好，那么从开始学Python到写出一个专最简单的爬虫几属天就可以搞定。如果没有编程基础，对普通人来说需要的时间就长了，光是学Python就很费时间，因为要打基矗

⑷ 如何用python对文本进行聚类

实现原理：
首先从Tourist_spots_5A_BD.txt中读取景点信息，然后通过调用无界面浏览器PhantomJS（Firefox可替代）访问网络链接"http://ke..com/"，通过Selenium获取输入对话框ID，输入关键词如"故宫"，再访问该网络页面。最后通过分析DOM树结构获取摘要的ID并获取其值。核心代码如下：
driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")

PS：Selenium更多应用于自动化测试，推荐Python爬虫使用scrapy等开源工具。
# coding=utf-8
"""
Created on 2015-09-04 @author: Eastmount
"""

import time
import re
import os
import sys
import codecs
import shutil
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import selenium.webdriver.support.ui as ui
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

#Open PhantomJS
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="G:\phantomjs-1.9.1-windows\phantomjs.exe")
#driver = webdriver.Firefox()
wait = ui.WebDriverWait(driver,10)

#Get the Content of 5A tourist spots
def getInfobox(entityName, fileName):
try:
#create paths and txt files
print u'文件名称: ', fileName
info = codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8')

#locate input notice: 1.visit url by unicode 2.write files
#Error: Message: Element not found in the cache -
# Perhaps the page has changed since it was looked up
#解决方法: 使用Selenium和Phantomjs
print u'实体名称: ', entityName.rstrip('\n')
driver.get("http://ke..com/")
elem_inp = driver.find_element_by_xpath("//form[@id='searchForm']/input")
elem_inp.send_keys(entityName)
elem_inp.send_keys(Keys.RETURN)
info.write(entityName.rstrip('\n')+'\r\n') #codecs不支持'\n'换行
time.sleep(2)

#load content 摘要
elem_value = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")
for value in elem_value:
print value.text
info.writelines(value.text + '\r\n')
time.sleep(2)

except Exception,e: #'utf8' codec can't decode byte
print "Error: ",e
finally:
print '\n'
info.close()

#Main function
def main():
#By function get information
path = "BaiSpider\\"
if os.path.isdir(path):
shutil.rmtree(path, True)
os.makedirs(path)
source = open("Tourist_spots_5A_BD.txt", 'r')
num = 1
for entityName in source:
entityName = unicode(entityName, "utf-8")
if u'故宫' in entityName: #else add a '?'
entityName = u'北京故宫'
name = "%04d" % num
fileName = path + str(name) + ".txt"
getInfobox(entityName, fileName)
num = num + 1
print 'End Read Files!'
source.close()
driver.close()

if __name__ == '__main__':
main()

⑸ python对数据进行聚类怎么显示数据分类

将其整理成数据集为：
[ [1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"] ]
算法过程：

1、计算原始的信息熵。
2、依次计算数据集中每个样本的每个特征的信息熵。
3、比较不同特征信息熵的大小，选出信息熵最大的特征值并输出。
运行结果：
col : 0 curInfoGain : 2.37744375108 baseInfoGain : 0.0
col : 1 curInfoGain : 1.37744375108 baseInfoGain : 2.37744375108
bestInfoGain : 2.37744375108 bestFeature: 0
结果分析：
说明按照第一列，即有无喉结这个特征来进行分类的效果更好。
思考：
1、能否利用决策树算法，将样本最终的分类结果进行输出？如样本1,2,3属于男性，4属于女性。

2、示例程序生成的决策树只有一层，当特征量增多的时候，如何生成具有多层结构的决策树？
3、如何评判分类结果的好坏？
在下一篇文章中，我将主要对以上三个问题进行分析和解答。如果您也感兴趣，欢迎您订阅我的文章，也可以在下方进行评论，如果有疑问或认为不对的地方，您也可以留言，我将积极与您进行解答。
完整代码如下：
from math import log
"""
计算信息熵
"""
def calcEntropy(dataset):
diclabel = {} ## 标签字典，用于记录每个分类标签出现的次数
for record in dataset:
label = record[-1]
if label not in diclabel.keys():
diclabel[label] = 0
diclabel[label] += 1
### 计算熵
entropy = 0.0
cnt = len(dataset)
for label in diclabel.keys():
prob = float(1.0 * diclabel[label]/cnt)
entropy -= prob * log(prob,2)
return entropy
def initDataSet():
dataset = [[1,0,"yes"],[1,1,"yes"],[0,1,"yes"],[0,0,"no"],[1,0,"no"]]
label = ["male","female"]
return dataset,label
#### 拆分dataset ,根据指定的过滤选项值，去掉指定的列形成一个新的数据集
def splitDataset(dataset , col, value):
retset = [] ## 拆分后的数据集
for record in dataset:
if record[col] == value :
recedFeatVec = record[:col]
recedFeatVec.extend(record[col+1:]) ### 将指定的列剔除
retset.append(recedFeatVec) ### 将新形成的特征值列表追加到返回的列表中
return retset
### 找出信息熵增益最大的特征值
### 参数：
### dataset : 原始的数据集
def findBestFeature(dataset):
numFeatures = len(dataset[0]) - 1 ### 特征值的个数
baseEntropy = calcEntropy(dataset) ### 计算原始数据集的熵
baseInfoGain = 0.0 ### 初始信息增益
bestFeature = -1 ### 初始的最优分类特征值索引
### 计算每个特征值的熵
for col in range(numFeatures):
features = [record[col] for record in dataset] ### 提取每一列的特征向量 如此处col= 0 ，则features = [1,1,0,0]
uniqueFeat = set(features)
curInfoGain = 0 ### 根据每一列进行拆分，所获得的信息增益
for featVal in uniqueFeat:
subDataset = splitDataset(dataset,col,featVal) ### 根据col列的featVal特征值来对数据集进行划分
prob = 1.0 * len(subDataset)/numFeatures ### 计算子特征数据集所占比例
curInfoGain += prob * calcEntropy(subDataset) ### 计算col列的特征值featVal所产生的信息增益
# print "col : " ,col , " featVal : " , featVal , " curInfoGain :" ,curInfoGain ," baseInfoGain : " ,baseInfoGain
print "col : " ,col , " curInfoGain :" ,curInfoGain ," baseInfoGain : " ,baseInfoGain
if curInfoGain > baseInfoGain:
baseInfoGain = curInfoGain
bestFeature = col
return baseInfoGain,bestFeature ### 输出最大的信息增益，以获得该增益的列
dataset,label = initDataSet()
infogain , bestFeature = findBestFeature(dataset)
print "bestInfoGain :" , infogain, " bestFeature:",bestFeature

⑹ python 数据在进行k-means聚类时遇到np.nan, 还可以进行数据聚类吗

遇到nan建议在数据预处理阶段用fillna进行填充，要不然数据不干净容易导致聚类结果不理想

⑺ python聚类分析可以用字符串吗

可以用，不过不建议。
在Python中，String对象是定长对象，一旦创建，长度就不可变化，若是使用+号连接两个字符串，则会新开辟一段长度总和长度的内存，再将两个字符串memcpy进去。如果要连接N个String对象，则要进行N-1次内存申请和拷贝。

⑻ python 可以用中文词组类型的数据聚类吗

转换列类型
df['列名'] = df['列名'].astype(float)

⑼ python代码如何应用系统聚类和K-means聚类法进行聚类分析 然后选择变量，建立适当的模型

-Means聚类算法
k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。

随机选择k个点作为初始的聚类中心。
对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。
对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。
重复2，3直到聚类中心不再发生改变

Figure 1

K-means的应用
数据介绍：
现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八大主要变量数据，这八大变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据，对31个省份进行聚类。

实验目的：
通过聚类，了解1999年各个省份的消费水平在国内的情况。

技术路线：
sklearn.cluster.Kmeans

数据实例：

⑽ python数据做聚类分析，结果的图怎么在二维平面表示出来

python中用pdf_multivariate求解多维密度分布，然后用plot_surface画三维曲面图；
另外用matlab也！