汽车数据聚类分析—

天池竞赛汽车数据链接：https://pan.baidu.com/s/126CDXOpFbR-J3ST-U83LZA
提取码：1234

#导入库文件并读取数据
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans
car_data =pd.read_csv("D:/天池竞赛/汽车聚类数据分析/car_price.csv")
car_data

#空值检测
car_data.isnull().sum()

one_matrix = pd.get_dummies(car_data)
# 2. 标准化处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaler = scaler.fit_transform(one_matrix)

SSE = []  # 存放每次结果的误差平方和
for k in range(1, 9):  # K的范围 ： 1-9estimator = KMeans(n_clusters=k)  # 构造聚类器estimator.fit(data_scaler)SSE.append(estimator.inertia_)
X = range(1, 9)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('SSE')
plt.plot(X, SSE, 'o-')
plt.show()

手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。当然，这也是该方法被称为手肘法的原因。（坡度最大点为最优K值点）

选取两个聚类中心时聚类效果最好。

estimator = KMeans(n_clusters=2).fit(data_scaler) # 构造聚类器
# kmeansPredicter.predict(data_scaler)
pre_y = estimator.predict(data_scaler)
pre_y

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