# 將購買次數進行聚類
from sklearn.cluster import kmeans
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
# 輸入資料，userseparate.csv是上述查詢到的每個使用者的購買次數資訊。
data = pd.read_csv(
'c:/users/mq/desktop/userseparate.csv'
, encoding=
'gbk'
)train_x = data[
["fre"]]
df = pd.dataframe(train_x)
kmeans = kmeans(n_clusters=5)
# 規範化到 [0,1] 空間
min_max_scaler=preprocessing.minmaxscaler(
)train_x=min_max_scaler.fit_transform(train_x)
# 採用kmeans演算法
kmeans.fit(train_x)
predict_y = kmeans.predict(train_x)
# 合併聚類結果，插入到原資料中
result = pd.concat(
(data,pd.dataframe(predict_y)
),axis=1)
# 修改列名
result.rename(columns=
,inplace=
true
)result.to_csv(
'c:/users/mq/desktop/userseparateresult.csv'
, encoding=
'gbk'
)print
(result)
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