Python实现C均值聚类算法：基于身高、体重等特征分析学生群体

本文将使用Python，结合TSNE降维和C均值聚类算法，对学生群体的身高、体重、50米成绩、肺活量数据进行分析，并探讨最佳聚类数量。

1. 数据准备

首先，我们需要读取存储学生信息的Excel表格。假设数据存储在 'D:\研究生作业\模式识别作业\2023年模式识别与机器学习数据集汇总1\XLS' 路径下，并包含'身高'、'体重'、'50米成绩'、'肺活量' 等特征。

2. 特征提取与降维

我们将使用pandas库读取数据，并提取所需的特征。为了更好地可视化聚类结果，我们将使用TSNE算法将四维特征降至二维。

3. C均值聚类分析

我们将使用scikit-learn库中的KMeans类实现C均值聚类算法。为了确定最佳聚类数量，我们将测试不同的聚类数量（从2到20），并计算每个聚类数量对应的聚类准则函数值（Inertia）。Inertia值越小，表示聚类效果越好。

4. 代码实现

以下是完整的Python代码：pythonimport pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.manifold import TSNE

读取Excel数据data = pd.read_excel(r'D:\研究生作业\模式识别作业\2023年模式识别与机器学习数据集汇总1\XLS')

提取四个特征features = data[['身高', '体重', '50米成绩', '肺活量']]

使用TSNE将特征降为2维tsne = TSNE(n_components=2)features_tsne = tsne.fit_transform(features)

定义聚类数范围num_clusters = range(2, 21)

存储聚类准则函数值inertia = []

执行聚类for n in num_clusters: kmeans = KMeans(n_clusters=n) kmeans.fit(features) inertia.append(kmeans.inertia_)

绘制聚类准则函数值表格table = pd.DataFrame({'聚类数': num_clusters, '聚类准则函数值J': inertia})print(table)

5. 结果分析

运行代码后，您将获得一个包含不同聚类数量及其对应聚类准则函数值的表格。通过观察表格，您可以选择Inertia值最小（或开始趋于平稳）的聚类数量作为最佳聚类数量。

总结

本文介绍了如何使用Python实现C均值聚类算法，并结合TSNE降维技术对学生群体进行分析。您可以根据实际情况修改代码，例如更改数据路径、特征选择和聚类数量范围等，以满足您的 specific analysis needs.