Plotly+Pandas+Sklearn：实现用户聚类分群！

大家好，我是辰哥~

很多读者问过我：有没有一些比较好的数据分析、数据挖掘的案例？答案是当然有，都在Kaggle上啦。

今天决定开始分享一篇关于聚类的案例，使用的是：超市用户细分数据集。为了方便大家练习，公众号后台回复 211202，即可领取本数据集~

下面分享的是排名Top1的Notebook源码，欢迎参考学习~

一、导入库

# 数据处理
import numpy as np
import pandas as pd
# KMeans聚类
from sklearn.cluster import KMeans

# 绘图库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly as py
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
py.offline.init_notebook_mode(connected = True)

二、数据EDA

导入数据

首先我们导入数据集：

我们发现数据中存在5个属性字段，分别是顾客ID、性别、年龄、平均收入、消费等级

数据探索

1、数据形状shape

df.shape

# 结果
(200,5)

总共是200行，5列的数据

2、缺失值情况

df.isnull().sum()

# 结果
CustomerID                0
Gender                    0
Age                       0
Annual Income (k$)        0
Spending Score (1-100)    0
dtype: int64

可以看到：全部字段都是完整的，没有缺失值

3、数据类型

df.dtypes

# 结果
CustomerID                 int64
Gender                    object
Age                        int64
Annual Income (k$)         int64
Spending Score (1-100)     int64
dtype: object

字段类型中，除了性别Gender是字符串，其他都是int64的数值型

4、描述统计信息

描述统计信息主要是查看数值型的数据的相关统计参数的值，比如：个数、中值、方差、最值、四分位数等

为了后续数据处理方便和展示，处理两点：

# 1、设置绘图风格
plt.style.use("fivethirtyeight")

# 2、取出重点分析的3个字段
cols = df.columns[2:].tolist()
cols
# 结果
['Age', 'Annual Income (k$)', 'Spending Score (1-100)']

三、3个属性直方图

查看'Age'、 'Annual Income (k$)'、 'Spending Score (1-100)'的直方图，观察整体的分布情况：

# 绘图
plt.figure(1,figsize=(15,6))  # 画布大小
n = 0

for col in cols:
    n += 1 # 子图位置
    plt.subplot(1,3,n)  # 子图
    plt.subplots_adjust(hspace=0.5,wspace=0.5)  # 调整宽高
    sns.distplot(df[col],bins=20)  # 绘制直方图
    plt.title(f'Distplot of {col}')  # 标题
plt.show()  # 显示图形

四、性别因素

性别人数统计

查看本数据集中男女各有多少人。后续会考虑性别对整体的分析是否有影响。

不同性别下的数据分布

sns.pairplot(df.drop(["CustomerID"],axis=1),
             hue="Gender",  # 分组字段
             aspect=1.5)
plt.show()

通过上面的双变量分布图，我们观察到：性别因素对其他3个字段的影响不大

不同性别下年龄和平均收入的关系

plt.figure(1,figsize=(15,6))  # 绘图大小

for gender in ["Male", "Female"]:
    plt.scatter(x="Age", y="Annual Income (k$)", # 指定两个分析的字段
                data=df[df["Gender"] == gender],  # 待分析的数据，某个gender下
                s=200,alpha=0.5,label=gender  # 散点的大小、透明度、标签分类
               )
   
# 横纵轴、标题设置 
plt.xlabel("Age")  
plt.ylabel("Annual Income (k$)")
plt.title("Age vs Annual Income w.r.t Gender")
# 显示图形
plt.show()

不同性别下平均收入和消费得分的关系

plt.figure(1,figsize=(15,6))

for gender in ["Male", "Female"]:  # 解释参考上面
    plt.scatter(x = 'Annual Income (k$)',y = 'Spending Score (1-100)',
                data=df[df["Gender"] == gender],
                s=200,alpha=0.5,label=gender)
    
plt.xlabel('Annual Income (k$)')
plt.ylabel('Spending Score (1-100)') 
plt.title("Annual Income vs Spending Score w.r.t Gender")
plt.show()

不同性别下的数据分布情况

通过小提琴图和分簇散点图来观察数据分布情况：

# 分簇散点图：Swarmplots
# 小提琴图：violinplot

plt.figure(1,figsize=(15,7))
n = 0

for col in cols:
    n += 1  # 子图顺序
    plt.subplot(1,3,n)  # 第n个子图
    plt.subplots_adjust(hspace=0.5,wspace=0.5)  # 调整宽高
    # 绘制某个col下面的两种图形，通过Gender进行分组显示
    sns.violinplot(x=col,y="Gender",data=df,palette = "vlag") 
    sns.swarmplot(x=col, y="Gender",data=df)
    # 轴和标题设置
    plt.ylabel("Gender" if n == 1 else '')
    plt.title("Violinplots & Swarmplots" if n == 2 else '')
    
plt.show()

结果如下：

• 查看到不同Gender下不同字段的分布情况
• 观察是否有离群点、异常值等

五、属性相关性分析

主要是观察属性两两之间的回归性：

cols = ['Age', 'Annual Income (k$)', 'Spending Score (1-100)']  # 这3个属性的相关性分析

plt.figure(1,figsize=(15,6))
n = 0

for x in cols:
    for y in cols:
        n += 1  # 每循环一次n增加，子图移动一次
        plt.subplot(3,3,n)  # 3*3的矩阵，第n个图形
        plt.subplots_adjust(hspace=0.5, wspace=0.5)  # 子图间的宽、高参数
        sns.regplot(x=x,y=y,data=df,color="#AE213D")  # 绘图的数据和颜色
        plt.ylabel(y.split()[0] + " " + y.split()[1] if len(y.split()) > 1 else y)
        
plt.show()

具体图形为：

上图表明两点：

• 主对角线是自身和自身的关系，成正比例
• 其他图形是属性间的，有数据的散点分布，同时还有模拟的相关趋势图

六、两个属性间的聚类

在这里不具体讲解聚类算法的原理和过程，默认有基础

K值选取

我们通过绘制数据的ELBOW图来确定k值。资料大放送：

1、来自官网的参数解释：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

2、中文解释参考：

df1 = df[['Age' , 'Spending Score (1-100)']].iloc[:,:].values  # 待拟合数据
inertia = []   # 空列表，用来存储到质心的距离之和

for k in range(1,11):  # k值的选取默认是在1-10之间，经验值是5或者10
    algorithm = (KMeans(n_clusters=k,  # k值
                       init="k-means++",  # 初始算法选择
                       n_init=10,  # 随机运行次数
                       max_iter=300,  # 最多迭代次数
                       tol=0.0001,  # 容忍最小误差
                       random_state=111,  # 随机种子
                       algorithm="full"))  # 算法选择 auto、full、elkan
    algorithm.fit(df1)  # 拟合数据
    inertia.append(algorithm.inertia_)  # 质心之和

绘制出K值的变化和质心距离之和的关系：

plt.figure(1,figsize=(15,6))
plt.plot(np.arange(1,11), inertia, 'o')  # 数据绘制两次，标记不同
plt.plot(np.arange(1,11), inertia, '-', alpha=0.5)

plt.xlabel("Choose of K")
plt.ylabel("Interia")
plt.show()

最终我们发现：k=4是比较合适的。于是采用k=4来进行数据的真实拟合过程

聚类建模

algorithm = (KMeans(n_clusters=4,  # k=4
                       init="k-means++",
                       n_init=10,
                       max_iter=300,
                       tol=0.0001,
                       random_state=111,
                       algorithm="elkan"))
algorithm.fit(df1)  # 模拟数据

数据进行了fit操作之后，我们得到了标签label和4个质心：

labels1 = algorithm.labels_  # 分类的结果（4类）
centroids1 = algorithm.cluster_centers_  # 最终质心的位置

print("labels1:", labels1)
print("centroids1:", centroids1)

为了展示原始数据的分类效果，官网的案例是下面的操作，我个人觉得有些繁琐：

进行数据合并：

展示分类效果：

plt.figure(1,figsize=(14,5))
plt.clf()

Z = Z.reshape(xx.shape)

plt.imshow(Z,interpolation="nearest",
           extent=(xx.min(),xx.max(),yy.min(),yy.max()),
           cmap = plt.cm.Pastel2, 
           aspect = 'auto', 
           origin='lower')

plt.scatter(x="Age",
            y='Spending Score (1-100)', 
            data = df , 
            c = labels1 , 
            s = 200)

plt.scatter(x = centroids1[:,0], 
            y =  centroids1[:,1], 
            s = 300 , 
            c = 'red', 
            alpha = 0.5)

plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Spending Score(1-100)")

plt.show()

如果是我，怎么做？当然是使用Pandas+Plolty来完美解决：

看下分类可视化的结果：

px.scatter(df3,x="Age",y="Spending Score(1-100)",color="Labels",color_continuous_scale="rainbow")

上面的过程是根据Age和Spending Score(1-100)来进行聚类。在官网上基于同样的方法还进行了：Annual Income (k$)和Spending Score (1-100)字段的聚类。

效果如下，分成了5个类：

七、3个属性的聚类

根据Age 、 Annual Income 、 Spending Score来进行聚类，最终绘制成3维图形。

K值选取

方法都是相同的，只不过选取了3个字段（上面是某2个）

X3 = df[['Age' , 'Annual Income (k$)' ,'Spending Score (1-100)']].iloc[: , :].values  # 选取3个字段的数据
inertia = []
for n in range(1 , 11):
    algorithm = (KMeans(n_clusters = n,
                        init='k-means++', 
                        n_init = 10 ,
                        max_iter=300, 
                        tol=0.0001,  
                        random_state= 111  , 
                        algorithm='elkan') )
    algorithm.fit(X3)   # 拟合数据
    inertia.append(algorithm.inertia_)

绘制肘图确定k：

plt.figure(1 , figsize = (15 ,6))
plt.plot(np.arange(1 , 11) , inertia , 'o')
plt.plot(np.arange(1 , 11) , inertia , '-' , alpha = 0.5)
plt.xlabel('Number of Clusters') , plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

我们最终选取k=6来聚类

建模拟合

algorithm = (KMeans(n_clusters=6,  # 确定的k值
                    init="k-means++",
                    n_init=10,
                    max_iter=300,
                    tol=0.0001,
                    random_state=111,
                    algorithm="elkan"))
algorithm.fit(df2)

labels2 = algorithm.labels_
centroids2 = algorithm.cluster_centers_

print(labels2)
print(centroids2)

得到标签和质心：

labels2 = algorithm.labels_
centroids2 = algorithm.cluster_centers_

绘图

3维的聚类我们最终选择plotly来展示：

df["labels2"] = labels2

trace = go.Scatter3d(
    x=df["Age"],
    y= df['Spending Score (1-100)'],
    z= df['Annual Income (k$)'],
    mode='markers',
    
    marker = dict(
        color=df["labels2"],
        size=20,
        line=dict(color=df["labels2"],width=12),
        opacity=0.8
    )
)

data = [trace]
layout = go.Layout(
    margin=dict(l=0,r=0,b=0,t=0),
    title="six Clusters",
    scene=dict(
        xaxis=dict(title="Age"),
        yaxis = dict(title  = 'Spending Score'),
        zaxis = dict(title  = 'Annual Income')
    )
)

fig = go.Figure(data=data,layout=layout)

fig.show()

下面就是最终的聚类效果：

​