Python - K-means Python

 
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K-means Python

Publicado por Josafat (18 intervenciones) el 29/04/2019 19:34:24
Hola, estoy intentado hacer un programa en python que realice clustering, he encontrado información pero toda la información que he encontrado maneja archivos de dataset .csv con dos columnas y necesito trabajar con un dataset que tiene más de 2 columnas y no sé como hacerlo, abajo pongo el código que estoy utilizando con el dataset de 2 columnas y el dataset con el que quiero trabajar.

Ojalá que alguien pueda ayudarme.

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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
 
datos=pd.read_csv('moviescs.csv')
df=pd.DataFrame(datos)
x=df['cast_total_facebook_likes'].values
y=df['imdb_score'].values
 
print(datos.shape)
datos.head()
 
print("Valor maximo likes: ",df['cast_total_facebook_likes'].max())
print("Valor minimo likes: ",df['cast_total_facebook_likes'].min())
print("Valor promedio likes: ",df['cast_total_facebook_likes'].mean())
 
info=df[['cast_total_facebook_likes','imdb_score']].as_matrix()
print(info)
 
kmeans= KMeans(n_clusters=3)
kmeans=kmeans.fit(X)
labels=kmeans.predict(X)
centroids=kmeans.cluster_centers_
colors=["b.","r.","c.","y.","m."]
 
for i in range(len(X)):
    print("Coordenada: ",X[i], " Label: ", labels[i])
    plt.plot(X[i][0],X[i][1],colors[labels[i]],markersize=10)
plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1],marker='x',s=150,linewidths=5,zorder=10)
plt.show()

Los archivos adjuntos son moviescs.csv que es el dataset con el que está funcionando el programa, y con el cual quiero trabajar es Andbrain_DataSet
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K-means Python

Publicado por Daniel (54 intervenciones) el 29/04/2019 21:46:18
Hola,

Kmeans puede trabajar con tantas características como sea necesario, eso si únicamente con valores numéricos. La mayoría de los ejemplos son bidimensionales porque al aumentar el tamaño no se pueden representar los resultados.

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import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
 
datos=pd.read_csv('Andbrain_DataSet.csv')
datos.drop(['word'], axis='columns', inplace=True)
 
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
labels = kmeans.fit_predict(datos)

Saludos,
Daniel Rodríguez.
Analytics Lane
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