NBA球队实力聚类分析

导入模块

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

读取数据

data = pd.read_csv('nba .csv')
data.head()

数据标准化

minmax_scaler = MinMaxScaler()
# 标准化数据
X = minmax_scaler.fit_transform(data.iloc[:,1:])
X[:5]

肘部法则

# 肘部法则
loss = []
for i in range(2,10):model = KMeans(n_clusters=i).fit(X)loss.append(model.inertia_)plt.plot(range(2,10),loss)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('loss')
plt.show()

选择最佳聚类效果

k = 4
model = KMeans(n_clusters=k).fit(X)# 将标签整合到原始数据上
data['clusters'] = model.labels_data.head()

打印四个类别

for i in range(k):print('clusters:',i)label_data = data[data['clusters'] == i].iloc[:,0]print(label_data.values)

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