我如何从熊猫绘制 k 均值聚类？答案

【问题标题】：How do i plot k-mean clustering from pandas?我如何从熊猫绘制 k 均值聚类？
【发布时间】：2019-07-29 16:10:59
【问题描述】：

我正在尝试对来自不同公司的产品销售数据进行聚类。请注意，我将列中的任何字符串都映射为数值，因此我可以使用 k-means 聚类。我有以下代码，我在我的数据上做 k-means

FeaturesDf=FeaturesDf[['company_value','Date_value','product_value']]
# Convert DataFrame to matrix
mat = FeaturesDf.values
#Using sklearn
km = sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=5)
km.fit(mat)
# Get cluster assignment labels
labels = km.labels_
# Format results as a DataFrame
results = pd.DataFrame(data=labels, columns=['cluster'], index=orderFeaturesDf.index)

我如何绘制一个 k 均值聚类图？我试过了

plt.scatter(results.index,results['cluster'], c='black')
plt.plot(results)

但是有没有更好的方法呢？

【问题讨论】：

你的做法有什么问题？你应该指定你的问题，否则这个问题很可能会被关闭为基于意见（在 python 中有很多绘制数据的方法）。

标签： python pandas data-science k-means

【解决方案1】：

和你做的一样，但你可以在 DataFrame 本身上调用plot.scatter：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

n = 1000
d = pd.DataFrame({
        'x': np.random.randint(0,100,n),
        'y': np.random.randint(0,100,n),
    })

m = KMeans(5)
m.fit(d)

d['cl'] = m.labels_
d.plot.scatter('x', 'y', c='cl', colormap='gist_rainbow')

输出：

【讨论】：