聚类分析
对空气数据进行聚类，对空气质量的数值型指标数据进行分析，
聚类code如下：
参数信息设置
file1=r’C:\Users\Administrator\Desktop\data.csv’ # 参数1：读取指定数据路径文件
nnn=3 # 参数2：确定聚类个数
file2=r’C:\Users\Administrator\Desktop’ # 参数3：输出数据到指定路径
yyy=0 ##参数3：是否包含头文件
安装包
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv(file1, header=yyy, encoding=‘utf-8’)
df1 = df
kmeans = KMeans(n_clusters=nnn, random_state=10).fit(df1)
df1[‘cluster_varision’] = kmeans.labels_
df_count_type = df1.groupby(‘cluster_varision’).apply(np.size)
##各个类别的数目
df_count_type
##聚类中心
kmeans.cluster_centers_
##新的dataframe，命名为new_df ，并输出到本地，命名为new_df.csv。
new_df = df1[:]
new_df
new_df.to_csv(file2+r"\new_df.csv")
Python界面开发效果
通过Python的GUI界面进行开发，进行模型界面开发，效果如下所示：
