提到数据分析方法，可以分为三大类：回归分析、分类分析、聚类分析：

回归分析：训练出已知的两个不同的数组间的函数关系，并作出预测；

分类分析：从一组样本中，找出方法作出分类，并对未知参与训练的个体作出预测；

聚类分析：对一组样本作出区分，成为探索几个簇间差异的依据。

今天要分享的是聚类分析，分析摩拜用户的分类，数据源取自知乎友的网盘数据，有需要可以私信我。

聚类分析的特点：

1、是一种无监督的学习算法，没有严格意义的对错之分；

2、不同的人或者方法，聚类的结果可能不一样；

3、对噪点敏感，需要提出噪点；

4、数据形状大都是不规则的球形，分类算法需要能处理特殊形状

5、聚类分析的是数据之间的距离远近。

在分析之前，以下的数据都要经过标准化处理，即：均值和方差在Excel中能计算得出

数据主要字段如下：数据字段列表

一、数据清洗

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

mobike_user=pd.read_csv('mobike.csv')

mobike_user.info()

1、剔除聚类分析用不到的字段

A、unique()查询有多少个起始站，发现有许多个，而且不规律，暂时不计入影响因素，删除，以此类推终点站也删除。开始站名字不唯一，删除

B、继续删除不需要的字段：

mobike_user.drop(['user_id','bikeid','from_station_id','from_station_name','to_station_id','to_station_name'],axis=1,inplace=True)

整理完后发现还有一列：‘Unnamed:0’，也就是第一列，未命名的，可能是序号之类的，也删除，整理后最终的表格如下：

2、删除空值：

整理下看看有空值的占比，占比不大，可以删除：

mobike_user.isnull().sum()/len(mobike_user)

mobike_user.dropna(inplace=True)

mobike_user.isnull().any()剔除空值

3、删除异常值，如年龄为90-120岁之间的数据为异常

整体做描述统计分析：发现仅有两个字段做了描述性统计

看下整体字段的类型

tripduration为千位符格式，转为float类型，

mobike_user.tripduration=pd.to_numeric(mobike_user.tripduration.apply(lambda x:x.replace(",","")))

mobike_user.tripduration.describe()tripduration修改字段类型为floatage类型也直接转

修改字段类型后发现：

tripduration：有极值233732；age：有异常值101，

一般最大值比75%位数大三四倍就是异常值，调整数据，其中tripduration小于4000米，age小于70岁：调整年龄小于70岁调整tripduration小于4000米

剔除异常值结束后，开始完善字段格式，将起始终止时间转换成datatime数据类型，将剩余的类别型变量转换成数据型变量(get_dummies)

mobike_user.start_time=pd.to_datetime(mobike_user.start_time)

mobike_user.end_time=pd.to_datetime(mobike_user.end_time)

mobike_user=pd.get_dummies(mobike_user)

mobike_user.head()

二、数据标准化

整理后发现birthyear和age数据关系重复；usertype和gender数据关系重复，各取其中一个变量来分析，找出合适的特征变量存入X中，并将数据进行标准化。

mobike_user[['age','timeduration','tripduration','usertype_Customer','gender_Female']].corr()corr为分析相关性

发现'timeduration','tripduration'，两者高度正相关，取其中一个。

x=mobike_user[['age','tripduration','usertype_Customer','gender_Female']]

from sklearn.preprocessing import scale

x=pd.DataFrame(scale(x))---scale为标准化数据语句

三、建立模型

1.不同分类模型的拟合

2.分析单变量维度的分群结果

3.使用轮廓系数评估模型效果

4.优化模型先尝试分为3类

对‘gender_male’和'usertype_Subscriber'进行可视化，两个变量的字段都是0或1，比较好观察处理结果，可视化的结果也很明显得展现了3种类别，分在4个角，说明这两个是比较好的特征变量。

第0组类型是customer,性别都有；第1组类型是Subscriber,性别为男；第2组类型是Subscriber，性别为女；

接下来尝试聚类的个数，其中，先从3个开始：

from sklearn import metrics

x_cluster=model.fit_predict(x)

score=metrics.silhouette_score(x,x_cluster)

print('聚类个数为3时，轮廓函数：',score)轮廓系数越高说明聚类效果越好

为了找到最佳的聚类个数，利用“肘”方法找出最佳聚类个数：肘部法则的计算原理是成本函数，成本函数是类别畸变程度之和，

每个类的畸变程度等于每个变量点到其类别中心的位置距离平方和，若类内部的成员彼此间越紧凑则类的畸变程度越小，反之，若类内部的成员彼此间越分散则类的畸变程度越大。在选择类别数量上，肘部法则会把不同值的成本函数值画出来。随着值的增大，平均畸变程度会减小；每个类包含的样本数会减少，于是样本离其重心会更近。但是，随着值继续增大，平均畸变程度的改善效果会不断减低。值增大过程中，畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的值就是肘部。

作者：enhengz

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