一、先上手撸代码！

1、首先是导入所需要的库和数据

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsedf = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)df.head(10)

先给大伙们看看数据集长啥样：

用matplotlib简单的可视化一下初始数据：

# 输入数据
x = data.T[0]
y = data.T[1]plt.scatter(x, y, s=50, c='r')  # 画散点图
plt.xlabel('平时')  # 横坐标轴标题
plt.ylabel('期末')  # 纵坐标轴标题
plt.show()

2、接下来就是kmeans的核心算法了

k=3
i = 1min1 = data.min(axis = 0)
max1 = data.max(axis = 0)#在数据最大最小值中随机生成k个初始聚类中心，保存为t
centre = np.empty((k,2))
for i in range(k):centre[i][0] = random.randint(min1[0],max1[0])#平时成绩centre[i][1] = random.randint(min1[1],max1[1])#期末成绩while i<500:#计算欧氏距离def euclidean_distance(List,t):return math.sqrt(((List[0] - t[0])**2 + (List[1] - t[1])**2))#每个点到每个中心点的距离矩阵dis = np.empty((len(data),k))for i in range(len(data)):for j in range(k):dis[i][j] = euclidean_distance(data[i],centre[j])#初始化分类矩阵classify = []for i in range(k):classify.append([])#比较距离并分类for i in range(len(data)):List = dis[i].tolist()index = List.index(dis[i].min())classify[index].append(i)#构造新的中心点new_centre = np.empty((k,2))for i in range(len(classify)):new_centre[i][0] = np.sum(data[classify[i]][0])/len(classify[i])new_centre[i][1] = np.sum(data[classify[i]][1])/len(classify[i])#比较新的中心点和旧的中心点是否一样if (new_centre == centre).all():breakelse:centre = new_centrei = i + 1# print('迭代次数为：',i)
print('聚类中心为：',new_centre)
print('分类情况为：',classify)

注意！！！这里的k是指分成k类，读者可以自行选取不同的k值做实验

3、可视化部分（将不用类用不同颜色区分开来~~）

mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok','sb', 'db', '<b', 'pb'] #红、蓝、绿、黑四种颜色的圆点
#mark=['sb', 'db', '<b', 'pb']
plt.figure(3)#创建图表1
for i in range(0,k):x=[]y=[]for j in range(len(classify[i])):x.append(data[classify[i][j]][0])y.append(data[classify[i][j]][1])plt.xlim(xmax=105,xmin=45)plt.ylim(ymax=85,ymin=-5)plt.plot(x,y,mark[i])#plt.show()

一起来康康可视化结果8！！

二、接下来是调库代码！（sklearn）

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import metricsdf = pd.read_excel('13信科学生成绩.xlsx')
data = np.array(df)
y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=9).fit_predict(data)
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pred)
plt.show()
print(metrics.calinski_harabasz_score(data,y_pred))

可视化结果和手撸的结果略有差别，有可能是数据集的问题，也有可能是k值选取的问题，各位亲们不需要担心！！！

呜呜呜本人第一次发博客记录自己的学习瞬间，有什么建议或者问题都可以提出来喔！copy了代码的小朋友不要忘了关注点赞么么哒！！

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1、首先是导入所需要的库和数据

2、接下来就是kmeans的核心算法了

3、可视化部分（将不用类用不同颜色区分开来~~）

一起来康康可视化结果8！！

二、接下来是调库代码！（sklearn）

可视化结果和手撸的结果略有差别，有可能是数据集的问题，也有可能是k值选取的问题，各位亲们不需要担心！！！

呜呜呜本人第一次发博客记录自己的学习瞬间，有什么建议或者问题都可以提出来喔！copy了代码的小朋友不要忘了关注点赞么么哒！！

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