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龙8国际娱乐pt老虎机

2018-08-08 10:58:47      个评论      
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代码来源:Python数据分析与挖掘实战

源代码有如下错误:

line22: 原: data.reshape 修改后: data.values.reshape
line23: 原: sort(0) 修改后: sort_values(0)
line24: 原: pd.rolling_mean(c, 2).iloc[1:] 修改后: pd.DataFrame.rolling(c, 2).mean().iloc[1:]

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[&龙8国际娱乐pt老虎机39;font.sans-serif&龙8国际娱乐pt老虎机39;] = [&龙8国际娱乐pt老虎机39;SimHei&龙8国际娱乐pt老虎机39;]
plt.rcParams[&龙8国际娱乐pt老虎机39;axes.unicode_minus&龙8国际娱乐pt老虎机39;] = False
datafile = &龙8国际娱乐pt老虎机39;../data/discretization_data.xls&龙8国际娱乐pt老虎机39;
data = pd.read_excel(datafile)
data = data[u&龙8国际娱乐pt老虎机39;肝气郁结证型系数&龙8国际娱乐pt老虎机39;].copy()
k = 4
d1 = pd.cut(data, k, labels=range(k))    龙8国际娱乐pt老虎机等宽离散化,各个类比依次命名为0,1,2,3
龙8国际娱乐pt老虎机等频率离散化
w = [1.0*i/k for i in range(k+1)]
w = data.describe(percentiles=w)[4:4+k+1]    龙8国际娱乐pt老虎机使用describe函数自动计算分位数
w[0] = w[0]*(1-1e-10)
d2 = pd.cut(data, w, labels=range(k))
kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4)    龙8国际娱乐pt老虎机建立模型,n_jobs是并行数,一般等于cpu数较好
kmodel.fit(data.values.reshape((len(data), 1)))    龙8国际娱乐pt老虎机训练模型
c = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_).sort_values(0)    龙8国际娱乐pt老虎机输出聚类中心,并且排序(默认是随机排序的)
w = pd.DataFrame.rolling(c, 2).mean().iloc[1:]    龙8国际娱乐pt老虎机相邻两项求中点,作为边界点
w = [0] + list(w[0]) + [data.max()]    龙8国际娱乐pt老虎机把首末边界点加上
d3 = pd.cut(data, w, labels=range(k))
def cluster_plot(d, k):    龙8国际娱乐pt老虎机自定义做图函数来显示聚类结果
    plt.figure(figsize=(8, 3))
    for j in range(0, k):
        plt.plot(data[d==j], [j for i in d[d==j]], &龙8国际娱乐pt老虎机39;o&龙8国际娱乐pt老虎机39;)
    plt.ylim(-0.5, k-0.5)
    return plt
cluster_plot(d1,k).show()
cluster_plot(d2,k).show()
cluster_plot(d3,k).show()

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