将当前的18个活动之间的关联度矩阵用K-means 聚类算法分析

Question

如何将当前的18个活动之间的关联度矩阵用K-means 聚类算法分析，有矩阵的excel文件

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然，我可以帮助你完成这项任务。首先，你需要将Excel文件中的关联度矩阵导入到Python环境中，并将其转换为NumPy数组格式。然后，你可以使用K-means聚类算法对这些活动进行分组。以下是一个详细的步骤和示例代码：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

1. 读取Excel文件中的关联度矩阵：

# 假设你的Excel文件名为'matrix.xlsx'且关联度矩阵在sheet名为'matrix'的表格中
df = pd.read_excel('matrix.xlsx', sheet_name='matrix')
matrix = df.values  # 将DataFrame转为NumPy数组

1. 对数据进行标准化（如果需要）：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
matrix_scaled = scaler.fit_transform(matrix)

1. 应用K-means聚类：

# 设置要找到的聚类数量，例如k=3
k = 3

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans.fit(matrix_scaled)

cluster_labels = kmeans.labels_

1. 输出每个活动对应的聚类标签：

activities_clustered = pd.DataFrame({'Activity': range(1, len(matrix)+1), 'Cluster': cluster_labels})
print(activities_clustered)

请注意，K-means聚类需要预先确定要寻找的聚类数量（k值），这个值可以根据实际情况或通过其他方法（如肘部法则、轮廓系数等）来确定。

另外，K-means通常用于数值型数据，如果你的关联度矩阵是非数值型或者是非欧式空间的数据，可能需要先对其进行适当的转化或者考虑使用其他类型的聚类算法。