转自：https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html
题目： 通过给出的驾驶员行为数据（trip.csv），对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型，激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维，然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数，来观察聚类效果的变化，练习调参。
数据介绍： 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv，将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类。（注：其中的driver 和trip_no 不参与聚类）
字段介绍： driver ：驾驶员编号；trip_no：trip编号；v_avg：平均速度；v_var：速度的方差；a_avg：平均加速度；a_var：加速度的方差；r_avg：平均转速；r_var：转速的方差； v_a：速度level为a时的时间占比（同理v_b ， v_c ， v_d ）； a_a：加速度level为a时的时间占比（同理a_b, a_c）； r_a：转速level为a时的时间占比（ r_b, r_c）
聚类算法要求：
（1）统计各个类别的数目
（2）找出聚类中心
（3）将每条数据聚成的类别（该列命名为jllable ）和原始数据集进行合并，形成新的dataframe，命名为new_df ，并输出到本地，命名为new_df.csv。
降维算法要求：
（1）将用于聚类的数据的特征的维度降至2维，并输出降维后的数据，形成一个dataframe名字new_pca
（2）画图来展示聚类效果（可用如下代码）：
import matplotlib.pyplot asplt
d = new_pca[new_df['jllable'] == 0]
plt.plot(d[0], d[1], 'r.')
d = new_pca[new_df['jllable'] == 1]
plt.plot(d[0], d[1], 'go')
d = new_pca[new_df['jllable'] == 2]
plt.plot(d[0], d[1], 'b*')
plt.gcf().savefig('D:/workspace/python/Practice/ddsx/kmeans.png')
plt.show()
python实现代码如下：
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdf=pd.read_csv('trip.csv', header=0, encoding='utf-8')
df1=df.ix[:,2:]
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=10).fit(df1)
df1['jllable']=kmeans.labels_
df_count_type=df1.groupby('jllable').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('new_df.csv')##将用于聚类的数据的特征的维度降至2维，并输出降维后的数据，形成一个dataframe名字new_pca
pca = PCA(n_components=2)
new_pca = pd.DataFrame(pca.fit_transform(new_df))##可视化
d = new_pca[new_df['jllable'] == 0]
plt.plot(d[0], d[1], 'r.')
d = new_pca[new_df['jllable'] == 1]
plt.plot(d[0], d[1], 'go')
d = new_pca[new_df['jllable'] == 2]
plt.plot(d[0], d[1], 'b*')
plt.gcf().savefig('kmeans.png')
plt.show()
