kmean clustering 개인공부

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')

df = pd.DataFrame(columns=['x', 'y'])

#데이터 프레임 만들기 x축, y축

df.loc[0] = [3,1]

df.loc[1] = [4,1]

df.loc[2] = [3,2]

df.loc[3] = [4,2]

df.loc[4] = [10,5]

df.loc[5] = [10,6]

df.loc[6] = [11,5]

df.loc[7] = [11,6]

df.loc[8] = [15,1]

df.loc[9] = [15,2]

df.loc[10] = [16,1]

df.loc[11] = [16,2]

#df.head(20)

#2D 차트, 선=False

#sns.lmplot('x','y', data=df, fit_reg=False, scatter_kws={"s":200})

#plt.xlabel('x')

#plt.ylabel('y')

# In[61]:

data_points = df.values

#클러스트 3개, fit 데이터 설정

kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data_points)

# In[62]:

kmeans.cluster_centers_

# 데이터 중심에 클러스트

kmeans.labels_

df['cluster_id'] = kmeans.labels_

# In[65]:

#2D 차트, 선=False

sns.lmplot('x','y', data=df, fit_reg=False, scatter_kws={"s":200})

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

data_points = df.values

#클러스트 3개, 각각의 데이터에 대한 클러스트가 붙음

kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data_points)

sns.lmplot('x','y',data=df, fit_reg=False, scatter_kws={"s":150}, hue="cluster_id")

# [hue="cluster_id"]이건 클러스트를 기준으로 색깔 나누는 명령어

# scatter_kws이거는 점 크기 150

# fit_reg 은 선을 사용여부