k-means算法的使用1

Question

使用Python实现基于k-means算法的商品价格分组任务(超市有100种商品，想按价格分成“低价”“中价”“高价”三档。)，通过scikit-learn加载数据集，进行特征标准化处理并构建回归模型，评估分类准确率及可视化决策边界。写一个完整代码，重点在于数据库的使用以及训练过程

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 要使用Python和scikit - learn库实现k - means算法进行商品价格分组。
   - 加载数据集（这里未明确数据集形式，假设是一个包含100种商品价格的列表或数组）。
   - 进行特征标准化处理，因为k - means算法对特征尺度敏感。
   - 构建k - means模型并进行分组。

2. 解决方案：
   - 首先，导入必要的库：

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

• 假设价格数据存储在一个列表或数组中，例如：

# 假设这是商品价格数据
prices = np.random.randint(10, 1000, size = 100)
data = pd.DataFrame({'price': prices})

• 进行特征标准化处理：

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

• 构建k - means模型并进行分组：

kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
kmeans.fit(scaled_data)
data['cluster'] = kmeans.labels_

• 可以进一步查看分组结果：

grouped_data = data.groupby('cluster')['price'].describe()
print(grouped_data)

1. 代码解释：
   - StandardScaler用于对数据进行标准化处理，使得不同特征具有相同的尺度，避免因尺度差异影响k - means算法的效果。
   - KMeans(n_clusters = 3)创建一个k - means模型，其中n_clusters指定要分成的簇数为3。
   - kmeans.fit(scaled_data)对标准化后的数据进行模型训练。
   - data['cluster'] = kmeans.labels_将每个数据点所属的簇标签添加到原始数据中。
   - data.groupby('cluster')['price'].describe()对分组后的价格数据进行描述性统计，以便查看每个簇内价格的分布情况。

2. 多种解决方案优缺点：
   - 优点：

   • 使用scikit - learn库实现简单快捷，代码量少。
   • 标准化处理能够有效提升k - means算法的性能。
   • 缺点：
   • k - means算法对初始聚类中心敏感，可能导致不同的聚类结果。
   • 对于复杂的数据分布，可能无法准确地分成期望的类别。

3. 总结：
   通过上述步骤，利用Python的scikit - learn库成功实现了基于k - means算法的商品价格分组任务。先加载数据，然后进行特征标准化，接着构建并训练k - means模型，最后查看分组结果。这种方法简单高效，但要注意k - means算法的局限性，如对初始聚类中心的敏感性等。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。