数据挖掘分析的一点进步分享

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = pd.read_csv('heros.csv',encoding="gbk")
data.head()

导入数据集进行分析

df_data=data.copy()
df_data.describe()

df_data.info()

df_data.drop('英雄',axis=1,inplace=True)
df_data['最大攻速']=df_data['最大攻速'].apply(lambda str: str.replace('%',''))
from sklearn import preprocessing

for feature in ['初始法力','最高物攻']:
    le = preprocessing.LabelEncoder()
    le.fit(df_data[feature])
    df_data[feature] = le.transform(df_data[feature])
features = df_data.columns.values.tolist()
import seaborn as sns

sns.heatmap(df_data[features].corr(),linewidths=0.1, vmax=1.0, square=True,
            cmap=sns.color_palette('RdBu', n_colors=256),
            linecolor='white', annot=True)
plt.title('the feature of corr')
plt.show()

这里的代码其实还有一点不足需要进行优化这里给同学们进步的空间进行改成（提示：需要看看前面倒库有没有具体化）

df_data=df_data[features]
df_data.head()

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
stas = StandardScaler()
df_data = stas.fit_transform(df_data)
df_data

from sklearn.cluster import KMeans #导入kmeans算法库
n_clusters=3  #设置聚类结果的类簇
kmean = KMeans(n_clusters) #设定算法为KMeans算法
df_data_kmeans=df_data.copy()
kmean.fit(df_data_kmeans)  #进行聚类算法训练
KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,
       n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',
       random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)
labels = kmean.labels_  #输出每一样本的聚类的类簇标签
centers = kmean.cluster_centers_  #输出聚类的类簇中心点
print ('各类簇标签值：', labels)
print ('各类簇中心：', centers)

from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np
#类簇的数量2到9
clusters = range(2, 10) 
#距离函数
distances_sum = []
 
for k in clusters:
    kmeans_model = KMeans(n_clusters = k).fit(df_data_kmeans) #对不同取值k进行训练
    #计算各对象离各类簇中心的欧氏距离，生成距离表
    distances_point = cdist(df_data_kmeans, kmeans_model.cluster_centers_, 'euclidean')
    #提取每个对象到其类簇中心的距离（该距离最短，所以用min函数），并相加。
    distances_cluster = sum(np.min(distances_point,axis=1))
    #依次存入range(2, 10)的距离结果
    distances_sum.append(distances_cluster)  
plt.plot(clusters, distances_sum, 'bx-')  #画出不同聚类结果下的距离总和
# 设置坐标轴的label
plt.xlabel('k')  
plt.ylabel('distances')
plt.show()

from sklearn.cluster import KMeans #导入kmeans算法库
n_clusters=5  #设置聚类结果的类簇
kmean = KMeans(n_clusters) #设定算法为KMeans算法
df_data_kmeans=df_data.copy()
kmean.fit(df_data_kmeans)  #进行聚类算法训练
labels = kmean.labels_  #输出每一样本的聚类的类簇标签
centers = kmean.cluster_centers_  #输出聚类的类簇中心点
print ('各类簇标签值：', labels)
print ('各类簇中心：', centers)

kmeans_result=data.copy()
#将分组结果输出到原始数据集中
kmeans_result.insert(0,'分组',labels)

kmeans_result

"""根据轮廓系数计算模型得分"""
from sklearn.metrics import silhouette_score
score=silhouette_score(df_data_kmeans,labels,metric='euclidean')
score
0.2939377309323035
from sklearn import metrics
y_pred=kmean.predict(df_data_kmeans)
metrics.calinski_harabasz_score(df_data_kmeans,y_pred)
26.680175815073525
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering #导入凝聚型算法库
n_clusters=5  #设置聚类结果的类簇

 #设定算法为AGNES算法，距离度量为最小距离
ward = AgglomerativeClustering(n_clusters, linkage='ward')
df_data_ward=df_data.copy()
ward.fit(df_data_ward)  #进行聚类算法训练