#-*- coding: utf-8 -*- #使用K-Means算法聚類消費行為特征數(shù)據(jù)import numpy as np import pandas as pd if __name__=='__main__': #參數(shù)初始化inputfile = '../data/consumption_data.xls' #銷量及其他屬性數(shù)據(jù)k = 3 #聚類的類別threshold = 2 #離散點閾值iteration = 500 #聚類最大循環(huán)次數(shù)data = pd.read_excel(inputfile, index_col = 'Id') #讀取數(shù)據(jù)data_zs = 1.0*(data - data.mean())/data.std() #數(shù)據(jù)標準化from sklearn.cluster import KMeansmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4, max_iter = iteration) #分為k類，并發(fā)數(shù)4model.fit(data_zs) #開始聚類#標準化數(shù)據(jù)及其類別r = pd.concat([data_zs, pd.Series(model.labels_, index = data.index)], axis = 1) #每個樣本對應的類別r.columns = list(data.columns) + [u'聚類類別'] #重命名表頭norm = []for i in range(k): #逐一處理norm_tmp = r[['R', 'F', 'M']][r[u'聚類類別'] == i]-model.cluster_centers_[i]norm_tmp = norm_tmp.apply(np.linalg.norm, axis = 1) #求出絕對距離norm.append(norm_tmp/norm_tmp.median()) #求相對距離并添加norm = pd.concat(norm) #合并import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來正常顯示中文標簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來正常顯示負號norm[norm <= threshold].plot(style = 'go') #正常點discrete_points = norm[norm > threshold] #離群點discrete_points.plot(style = 'ro')for i in range(len(discrete_points)): #離群點做標記id = discrete_points.index[i]n = discrete_points.iloc[i]plt.annotate('(%s, %0.2f)'%(id, n), xy = (id, n), xytext = (id, n))plt.xlabel(u'編號')plt.ylabel(u'相對距離')plt.show()

數(shù)據(jù)（consumption_data.xls）?

Id R F M 1 27 6 232.61 2 3 5 1507.11 3 4 16 817.62 4 3 11 232.81 5 14 7 1913.05 6 19 6 220.07 7 5 2 615.83 8 26 2 1059.66 9 21 9 304.82 10 2 21 1227.96 11 15 2 521.02 12 26 3 438.22 13 17 11 1744.55 14 30 16 1957.44 15 5 7 1713.79 16 4 21 1768.11 17 93 2 1016.34 18 16 3 950.36 19 4 1 754.93 20 27 1 294.23 21 5 1 195.3 22 17 3 1845.34 23 12 13 1434.29 24 21 3 275.85 25 18 5 449.76 26 30 21 1628.68 27 4 2 1795.41 28 7 12 1786.24 29 18 1 679.44 30 60 7 5318.81 31 4 22 873.68 32 16 1 654.69 33 3 2 230.37 34 14 11 1165.68 35 13 21 1276.31 36 10 16 334.21 37 5 5 759.19 38 1 1 1383.39 39 24 8 3280.77 40 19 4 154.65 41 9 1 501.38 42 1 24 1721.93 43 14 1 107.18 44 10 1 973.36 45 10 17 764.55 46 7 6 1251.4 47 23 11 923.28 48 15 1 1011.18 49 1 15 1847.61 50 3 21 1669.46 51 10 3 1758.05 52 30 8 1865.99 53 28 8 1791.44 54 4 15 874.6 55 24 5 557.17 56 16 2 1025.35 57 7 2 1261.47 58 66 4 2920.81 59 4 2 1266.02 60 21 11 626.37 61 6 4 1105.63 62 26 21 1465.58 63 8 21 630.74 64 26 2 1546.45 65 14 11 1577.91 66 17 6 170.16 67 20 5 1558.75 68 5 5 1272.06 69 26 3 111.02 70 15 7 1578.37 71 26 24 720.26 72 25 16 873.22 73 4 7 935.19 74 23 11 723.67 75 15 9 1833.01 76 6 3 681.26 77 78 11 1461.63 78 15 17 560.57 79 9 18 1761.19 80 8 7 1707.25 81 28 2 227.14 82 22 3 223.57 83 8 6 940.46 84 23 6 256.3 85 5 1 312.44 86 15 14 929.52 87 27 15 1296.66 88 22 11 591.62 89 2 2 755.72 90 18 17 1424.07 91 61 8 940.93 92 3 7 414.24 93 1 14 576.56 94 12 22 1037.14 95 26 5 1200.17 96 1 3 1727.36 97 13 16 503.71 98 19 7 703.36 99 12 17 1583.05 100 3 18 602.9 101 5 1 798.41 102 25 7 1202.09 103 85 4 1605.36 104 28 21 1222.34 105 25 19 593.17 106 8 6 94.75 107 14 1 89.7 108 21 15 1061.56 109 29 15 978.85 110 14 3 155.9 111 20 5 938.15 112 3 24 1477.97 113 10 6 1976.23 114 8 5 181.17 115 17 4 499.65 116 49 1 76.22 117 13 11 267.1 118 23 1 137.62 119 65 5 1383.47 120 20 22 1311.2 121 22 13 496.61 122 21 6 1921.8 123 14 11 304.1 124 26 1 468.09 125 27 9 432.67 126 30 1 368.35 127 11 4 759.69 128 26 3 1110.81 129 28 1 53 130 39 11 1314.21 131 11 6 1895.95 132 23 1 417.23 133 3 2 679.58 134 5 1 533.97 135 24 8 1134.64 136 25 6 825.39 137 10 6 165.39 138 29 9 1234.64 139 80 11 1829.32 140 23 1 89 141 4 2 1557.88 142 3 8 1328.01 143 15 7 304.65 144 17 23 1505.55 145 16 7 711.1 146 16 1 539.76 147 5 1 65.83 148 16 3 776.21 149 22 18 1820.61 150 19 4 1997 151 4 22 1846.69 152 23 7 1252.41 153 7 13 987.17 154 3 6 1130.03 155 18 1 148.32 156 28 1 135.57 157 6 2 1641.79 158 7 2 242.83 159 21 8 1803.02 160 12 12 1557.95 161 25 4 1494.81 162 26 13 1280.06 163 28 1 160 164 22 9 440.12 165 14 1 746.95 166 12 2 351.09 167 6 2 556.91 168 7 3 957.83 169 16 16 1212.37 170 11 2 946.65 171 16 13 1442.68 172 5 12 1612.7 173 0 21 1281.68 174 9 13 1928.8 175 24 7 335.35 176 3 8 1589.35 177 20 11 797.72 178 17 1 793.47 179 13 16 569.47 180 10 3 149.5 181 17 21 515.38 182 8 4 187.76 183 20 7 1441.83 184 27 1 121.61 185 25 11 934.58 186 16 15 591.06 187 15 4 951.31 188 12 11 914 189 3 22 1058 190 9 2 1111.51 191 17 9 458.52 192 27 18 927.59 193 73 1 1370.25 194 17 1 946.53 195 10 1 1474.41 196 16 3 1661.03 197 0 9 1465.18 198 17 3 1813.45 199 5 7 772.54 200 4 1 172.82 201 14 4 552.37 202 12 8 946.28 203 26 2 651.99 204 6 9 857.79 205 7 4 1016.55 206 5 6 1766.44 207 25 3 908.53 208 28 2 403.75 209 25 4 1270.75 210 13 3 1157.92 211 13 1 497.09 212 2 1 216.78 213 23 16 1454.58 214 2 17 1027.58 215 24 12 722.09 216 15 7 282.19 217 11 4 106.96 218 18 1 999.75 219 24 14 1139.33 220 24 5 836.72 221 3 2 1678.54 222 3 17 1337.34 223 1 4 1335.77 224 11 2 810.2 225 29 11 943.9 226 51 12 5135.77 227 6 9 984.12 228 6 5 1413.55 229 1 6 381.95 230 6 14 788.22 231 29 1 80.8 232 21 1 611.13 233 24 4 1766.35 234 0 2 1516.76 235 9 6 1925.2 236 17 1 344.23 237 49 1 204.1 238 5 2 1257.59 239 7 3 1095.09 240 2 1 123.76 241 3 2 696.82 242 26 2 1487.35 243 19 3 1278.43 244 28 14 627.97 245 12 1 95 246 14 4 1827.01 247 10 6 754.05 248 19 2 922.93 249 12 12 257.4 250 1 14 676.34 251 3 19 984.32 252 27 32 1914.06 253 13 4 1953.81 254 1 4 768.02 255 61 13 1379.86 256 42 1 1054.24 257 21 11 298.34 258 17 5 841.04 259 8 9 1757.87 260 22 11 1010.7 261 13 6 948.83 262 12 24 852.95 263 7 7 1532.72 264 11 6 1891.29 265 10 21 1900.33 266 16 13 598.84 267 8 21 1622.91 268 21 7 536.53 269 66 6 180.51 270 18 8 1751.33 271 26 1 1146.43 272 24 6 654.8 273 4 3 1599.58 274 14 16 1317.4 275 16 18 1665.03 276 11 17 440.21 277 16 3 1689.94 278 3 12 1163.78 279 11 6 664.23 280 10 4 1658.4 281 3 8 1293.56 282 59 14 912.94 283 25 2 1265.24 284 20 6 1169.96 285 25 3 735.19 286 5 6 1749.68 287 17 15 483.51 288 23 22 1436.67 289 16 2 1439.93 290 16 1 252.12 291 7 14 848.68 292 30 9 252.98 293 5 2 464.9 294 3 2 50.14 295 5 5 1381.21 296 23 1 1606.04 297 8 11 309.45 298 69 15 1441.57 299 12 8 434.36 300 61 6 1893.97 301 16 18 1391.11 302 12 24 1292.14 303 3 6 312.33 304 17 24 845.68 305 16 6 1993.47 306 22 2 1414.29 307 2 11 472.46 308 10 1 1255.44 309 7 12 1256.98 310 15 9 904.91 311 8 9 237.52 312 7 11 1143.16 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1830.94 797 2 6 521.58 798 18 22 598.34 799 29 9 245.96 800 4 20 1127.64 801 25 15 1176.69 802 13 23 1312.58 803 6 25 547.58 804 4 4 714.95 805 1 22 1617.22 806 22 8 1893.54 807 27 29 1290.45 808 23 13 1434.73 809 3 5 200.52 810 8 17 1042.82 811 21 7 1542.58 812 7 1 171.09 813 16 1 49.61 814 3 3 443.42 815 15 8 410.27 816 18 1 338.22 817 26 9 389.47 818 19 9 1627.36 820 2 15 617.82 821 27 17 921 822 10 13 602.29 823 5 7 132.27 824 15 19 704.16 825 26 17 1336.09 826 24 9 199.27 827 28 9 1438.39 828 20 26 773.5 829 20 3 251.94 830 15 10 1337.51 831 18 11 301.09 832 22 14 714.36 833 10 2 1513.69 834 14 16 393.81 835 25 10 904.58 836 21 1 358.62 837 18 13 1696.64 838 20 3 465.7 839 10 5 631.59 840 29 15 1283.59 841 11 9 1335.59 842 27 23 990.49 843 21 17 1256.47 844 1 19 1728.84 845 8 4 617.83 846 10 9 1380.94 847 4 3 1783.68 848 4 1 23.24 849 19 9 587.24 850 11 13 1574.3 851 19 1 1898.46 852 8 1 953.18 853 23 2 351.39 854 6 7 652.8 855 26 2 1270.24 856 19 6 207.82 857 23 1 68.31 858 20 7 1525.26 859 13 12 1992.17 860 18 15 1956.9 861 15 3 1945.2 862 2 8 1893.18 863 22 27 1554.73 864 11 18 1424.69 865 5 2 248.11 866 1 5 275.93 867 9 13 1611.27 868 10 1 93.72 869 18 10 1530.48 870 27 13 1509.41 871 9 24 1281.48 872 26 3 539.2 873 29 2 1399.1 874 25 29 1733.38 875 27 14 653.55 876 43 2 706.12 877 24 29 1489.27 878 28 21 1956.83 879 12 14 1795.23 880 10 22 730.88 881 7 11 1583.77 882 18 2 169.75 883 18 6 1607.65 884 68 3 916.19 885 20 23 681.57 886 16 12 1528.57 887 5 28 1396.47 888 3 3 259.83 889 4 6 1804.3 890 15 21 1073.82 891 27 11 884.15 892 16 7 411.65 893 20 20 933.47 894 9 19 1692.98 895 1 14 1168.04 896 18 9 289.67 897 21 6 1527.15 898 1 20 1951.03 899 0 4 1331.32 900 13 27 719.12 901 16 6 735.31 902 56 4 1869.92 903 26 1 150.18 904 24 2 157.54 905 2 9 1748.72 906 15 3 890.99 907 16 11 649.79 908 23 27 1628.78 909 21 2 1599.24 910 12 23 1550.61 911 8 1 183.55 912 26 5 1230.32 913 9 14 1627.19 914 11 28 1154.7 915 17 1 33.58 916 15 9 1959.64 917 10 22 1581.14 918 27 5 1879.82 919 25 3 1142.4 920 15 1 174.64 921 5 2 638.81 922 19 4 1067.78 923 14 22 1345.92 924 6 3 1311.06 925 26 8 962.62 926 23 1 285.97 927 17 17 1651.68 928 16 3 1503.87 929 6 13 1506.48 930 22 24 625.12 931 28 17 1742.95 932 17 26 1292.21 933 16 7 1801.38 934 1 27 1585.1 935 17 27 7795.03 936 2 17 2341.93 937 1 5 1865.78 938 19 4 1163.08 939 9 7 1007.06 940 27 7 1322.94 941 30 4 860.41 942 22 1 776.7

其中，相對距離：

點到質心的舉例與簇中所有點到質心的距離的中位數(shù)之比。

中位數(shù)：

有序數(shù)列最中間的那個數(shù)

總結

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