如何利用python的KMeans和PCA包实现聚类算法

如何利用python的KMeans和PCA包实现聚类算法，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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题目： 通过给出的驾驶员行为数据（trip.csv），对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型，激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维，然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数，来观察聚类效果的变化，练习调参。

数据介绍： 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv，将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类。（注：其中的driver 和trip_no 不参与聚类）

字段介绍： driver ：驾驶员编号；trip_no：trip编号；v_avg：平均速度；v_var：速度的方差；a_avg：平均加速度；a_var：加速度的方差；r_avg：平均转速；r_var：转速的方差； v_a：速度level为a时的时间占比（同理v_b ， v_c ， v_d ）； a_a：加速度level为a时的时间占比（同理a_b, a_c）； r_a：转速level为a时的时间占比（ r_b, r_c）

聚类算法要求：

（1）统计各个类别的数目

（2）找出聚类中心

（3）将每条数据聚成的类别（该列命名为jllable ）和原始数据集进行合并，形成新的dataframe，命名为new_df ，并输出到本地，命名为new_df.csv。

降维算法要求：

（1）将用于聚类的数据的特征的维度降至2维，并输出降维后的数据，形成一个dataframe名字new_pca

（2）画图来展示聚类效果（可用如下代码）：

import matplotlib.pyplot asplt

   d = new_pca[new_df['jllable'] == 0]

   plt.plot(d[0], d[1], 'r.')

   d = new_pca[new_df['jllable'] == 1]

   plt.plot(d[0], d[1], 'go')

   d = new_pca[new_df['jllable'] == 2]

   plt.plot(d[0], d[1], 'b*')

   plt.gcf().savefig('D:/workspace/python/Practice/ddsx/kmeans.png')

   plt.show()

python实现代码如下：

运行结果如下:

   ##各个类别的数目

    ##聚类中心

    ##新的dataframe，命名为new_df ，并输出到本地，命名为new_df.csv。

    ##可视化------kmeans.png

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