首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将分离的部分(来自k-means聚类)保存为不同的数据帧

将分离的部分保存为不同的数据帧可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经导入了所需的库,如pandas和numpy。
  2. 使用k-means聚类算法对数据进行聚类,得到每个数据点所属的簇(cluster)标签。
  3. 根据簇标签将数据分离为不同的部分。可以使用pandas的groupby函数将数据按簇标签进行分组。
  4. 示例代码:
  5. 示例代码:
  6. 现在,你可以对每个数据帧进行进一步的处理、分析或保存。
  7. 示例代码:
  8. 示例代码:

以上是将分离的部分保存为不同的数据帧的一种方法。你可以根据实际需求进行调整和扩展。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 算法 | 一维数据 K-Means ) ★

文章目录 一、 K-Means 算法流程 二、 一维数据 K-Means 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 3、 第三次迭代 4、 第四次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】算法 简介...( 基于划分方法 | 基于层次方法 | 基于密度方法 | 基于方格方法 | 基于模型方法 ) 【数据挖掘】基于划分方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 计算分好组样本中心点 , 重新计算所有样本到所有中心点距离 , 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 一维数据 K-Means ----...K-Means 算法最终结果 ; 详细解析参考 【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

88900

数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 算法 | 二维数据 K-Means ) ★

文章目录 一、 K-Means 算法流程 二、 二维数据 K-Means 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】算法 简介 ( 基于划分方法 | 基于层次方法...| 基于密度方法 | 基于方格方法 | 基于模型方法 ) 【数据挖掘】基于划分方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个 ;..., 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 二维数据 K-Means ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2...K-Means 算法最终结果 ; 详细解析参考 【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点

87000
  • 深度K-Means:简单有效数据方法

    简读分享 | 崔雅轩 编辑 | 龙文韬 论文题目 Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering 论文摘要 是统计和机器学习中最常用技术之一...由于简单高效,最常用方法是k-means算法。在过去几十年里,k-means及其各种扩展被提出并成功应用于数据挖掘实际问题中。然而,以前方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进。...然而,这些方法得到低维数据与原始数据之间映射可能包含相当复杂层次信息。在本文中,提出了一种新深度k-Means模型,以学习不同低维层次特征隐藏特征。...利用深层结构对k-means进行分层,分层学习数据。同一数据点被一层一层地收集,这有利于后续学习任务。通过在数据集上实验,验证了该方法有效性。

    1.1K10

    数据挖掘】基于划分方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 )

    文章目录 一、 基于划分方法 二、 K-Means 算法 简介 三、 K-Means 算法 步骤 四、 K-Means 方法评分函数 五、 K-Means 算法 图示 一、 基于划分方法...基于划分方法 : 又叫 基于分区方法 , 或 基于距离方法 ; ① 概念 : 给定数据集有 n 个样本 , 在满足样本间距离前提下 , 最少将其分成 k 个 ; ② 参数...硬 : K-Means 是最基础算法 , 是基于划分方法 , 属于硬 ; 在这个基础之上 , GMM 高斯混合模型 , 是基于模型方法 , 属于软 ; 二、 K-Means...算法 简介 ---- K-Means 简介 : ① 给定条件 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 ; ② 目的 : 将其分成 K 个 ; ③ 分组要求 : 每个分组中...算法 步骤 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 , 将其分成 K 个 ; ① 中心点初始化 : 为 K 个分组选择初始中心点

    94920

    比较不同对单细胞转录组数据方法

    背景介绍 之前必须要对表达矩阵进行normalization,而且要去除一些批次效应等外部因素。通过对表达矩阵,可以把细胞群体分成不同状态,解释为什么会有不同群体。...不过从计算角度来说,还是蛮复杂,各个细胞并没有预先标记好,而且也没办法事先知道可以多少。尤其是在单细胞转录组数据里面有很高噪音,基因非常多,意味着维度很高。...的话,一般都是无监督方法,比如:hierarchical clustering, k-means clustering and graph-based clustering。...这里主要比较6个常见单细胞转录组数据包: SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下; install.packages...可以看到简单PCA也是可以区分部分细胞类型,只不过在某些细胞相似性很高群体区分力度不够,所以需要开发新算法来解决这个问题。

    4.7K120

    数据分析|透彻地聊聊k-means原理和应用

    K-Means 是一种非监督学习,解决问题。K 代表是 K ,Means 代表是中心,你可以理解这个算法本质是确定 K 中心点。当你找到了中心点,也就完成了!...可以从以下三个角度来梳理k-means: 如何确定 K 中心点? 如何将其他点划分到k中? 如何区分k-means与k-近邻算法?...从上面的描述中,我们可以抽象出方法步骤: 1. 随机从数据集中选择k个点作为我们中心点; 2. 讲每个点分配到离它最近中心点,就形成了k。...总结: 如何区分k-means与knn: k-means算法,knn是有监督分类算法;没有标签,分类有标签 算法中k是k,knn中k是k个最近邻居。...算法本身局限性:对于类似下面圆形数据集,效果很差,主要是算法原因。所以还有其他算法,比如基于密度方法等。 不适合发现非凸形状簇或者大小差别较大簇; 对噪声和异常点比较敏感 ?

    1.6K20

    MADlib——基于SQL数据挖掘解决方案(26)——k-means方法

    算法大都是几种最基本方法,如k-means、层次、SOM等,以及它们许多改进变种。MADlib提供了一种k-means算法实现。...这个过程将不断重复直到满足某个终止条件,终止条件可以是以下任何一个: 没有对象被重新分配给不同中心不再发生变化。 误差平方和局部最小。...(ISODATA算法通过自动合并和分裂,得到较为合理类型数目K) k-means算法以初始随机中心点为基础,这个随机中心点非常重要,不同随机中心点会有得到完全不同结果。...作为 k-means模型部分,MADlib提供了一个轮廓系数方法简化版本函数,该函数结果值处于-1~1之间,值越大,表示效果越好。注意,对于大数据集,该函数计算代价很高。...虽然形式各不相同,但一般都用距离作为度量方法。算法有很多种,其中k-means是应用最广泛、适应性最强算法,也是MADlib唯一支持算法。

    80310

    MATLAB、R基于Copula方法和k-means股票选择研究上证A股数据

    国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入研究,提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性刻画,对于股票方法也进行了改进和拓展,然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究较少...本文结合Copula方法和思想对大数量级股票间尾部相关性进行分析,帮助客户构建混合Copula模型并计算股票间尾部相关系数,再根据尾部相关系数选用合理高效方法进行,为投资者选择投资组合提供有效建议...k-means 结果,并计算平均偏差,且画出图形 for c = 2:8   [idx,ctrs] = kmeans(M,c); [aic,bic] = aicbic([logL1;logL2...;logL3;logL4], 当数目为 7 时 k-means c=7;   [idx,ctrs] = kmeans(M,c); X=M plot(X(idx==1,1),X(idx...,以上证A股数据作为研究对象,基于 Copula方法构建了对不同投资组合风险和收益预测模型;其次,将思想应用到股票选择中,将选择出来股票进行聚类分析,得出各个结果。

    36500

    数据科学学习手札11)K-means原理简介&Python与R实现

    但是两者不同之处也很明显:系统不同数产生一系列结果,而K均值法只能产生指定结果。具体数的确定,离不开实践经验积累。...有时也可借助系统法,以一部分样本(简单随机抽样)为对象进行,其结果作为K均值法确定参考。...; 1.利用Scipy.cluster中K-means方法 scipy.cluster.vq中kmeans方法为kmeans2(data,n),data为输入样本数据矩阵,样本x变量形式;n...代表输入样本,形式为样本x变量,centers代表设定簇数量,iter.max代表算法进行迭代最大次数,一般比较正常数据集不会消耗太多次迭代;下面针对低维样本与高维样本分别进行K-means...: 一、低维 这里我们生成两正态分布随机数据,分别是0均值0.7标准差,和3均值0.7标准差,将其拼接在一起,共10000x2矩阵作为输入变量,设置k分别等于2,3,4,5来看看结果不同

    2.2K70

    知识分享之Python——sklearn中K-means算法输出各个簇中包含样本数据

    知识分享之Python——sklearn中K-means算法输出各个簇中包含样本数据 背景 日常我们开发时,我们会遇到各种各样奇奇怪怪问题(踩坑o(╯□╰)o),这个常见问题系列就是我日常遇到一些问题记录文章系列...,这里整理汇总后分享给大家,让其还在深坑中小伙伴有绳索能爬出来。...开发环境 系统:windows10 版本:Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用算法时,比较常用输出工具,输出各个簇中包含样本数据,以下是其具体实现方式:...kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇,指定数据源...# 输出各个簇中包含样本数据 labels = kmeans_model.predict(tf_matrix) clusters

    1.4K10

    数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means股票选择研究上证A股数据|附代码数据

    国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入研究,提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性刻画,对于股票方法也进行了改进和拓展,然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究较少...本文结合Copula方法和思想对大数量级股票间尾部相关性进行分析,帮助客户构建混合Copula模型并计算股票间尾部相关系数,再根据尾部相关系数选用合理高效方法进行,为投资者选择投资组合提供有效建议...k-means 结果,并计算平均偏差,且画出图形 for c = 2:8   [idx,ctrs] = kmeans(M,c); 01 02 03 04 [aic,bic] = aicbic...([logL1;logL2;logL3;logL4], 当数目为 7 时 k-means c=7;   [idx,ctrs] = kmeans(M,c); X=M plot(X(idx...,以上证A股数据作为研究对象,基于 Copula方法构建了对不同投资组合风险和收益预测模型;其次,将思想应用到股票选择中,将选择出来股票进行聚类分析,得出各个结果。

    17940

    数据挖掘】基于密度方法 - DBSCAN 方法 ( K-Means 方法缺陷 | 基于密度原理及概念 | ε-邻域 | 核心对象 | 直接密度可达 | 密度可达 | 密度连接 )

    必须事先设置分组个数 K 值 : 开始时候并不知道将数据集分成几组能达到最佳分组效果 ; ① 学习出 K 值 : 使用其它方法 , 先将数据集学习一遍 , 确定聚分组个数 ; ②...多次 : 选取不同 K 分组个数 , 然后看取什么值可以达到最好分组效果 ; 3 ....最佳实践 : 运行多次 K-Means 方法 , 选取不同 K 值 , 以及不同分组个数 ; II ....K-Means 初始中心点选择不恰当 ---- 下面的数据集 , 如果使用肉眼观察 , 选择中心点是如下绿色点 , 但是如果随机选择中心点 , 加入选择很差 , 如下图中红色点作为中心点 , 那么迭代之后分组如下图所示...K-Means 无法处理情况 : 如下面的 , 将不同形状样本分开 , 需要识别出凹形模式 , K-Means 无法完成该操作 ; IV . 基于密度方法 ---- 1 .

    1.8K10

    从清醒到睡眠动态功能连接

    图2 62个内在连接网络为进一步分析分组为7个模块 2.1 动态功能连接结果        对所有受试者动态FNC窗口数据进行k-means得到心(k=5)如图3A所示。...图3 dFNC窗口数据k-means中心,窗口大小为30s (A),每个状态在时间上出现频率(B)。...为了评估扫描时被试头部运动对dFNC结果影响,我们计算了每个dFNC状态下受试者头部显著运动窗数(点数大于2.5个位移均值标准差),并目测评估了受试者dFNC状态向量和平均位移向量。...图9 通过使用不同训练窗口大小获得dFNC估计得到受试者睡眠阶段线性SVM分类准确率(A),来自11个交叉验证迭代测试(B)数据来自相同交叉验证方案DCC估计获得分类精度在右上方(C)显示...图10 对只有清醒状态(state 1)窗口dFNC数据进行k-means得到中心。 3.

    1.1K00

    数据分享|R语言改进K-MEANS(K-均值)算法分析股票盈利能力和可视化

    在本文中,我们采用了改进K-means法帮助客户对随机选择个股(查看文末了解数据免费获取方式)进行了,并对各类股票进行了分析,给出了相应投资建议。...(1)根据初步确定簇个数k范围; (2)仍然是用K-means算法对每一个k值分别进行; (3)分别计算不同个数k所对应值; (4)找出最小值,记下对应k值,算法结束。...然而传统K-means采用欧氏距离作为相似性度量,这种方法没有很好地考虑到其实每个数据样本对结果影响可能是不同,一律采用欧氏距离进行相似性衡量对结果会产生较大影响。...本文中分析数据分享到会员群,扫描下面二维码即可加群! 本文选自《R语言改进K-MEANS(K-均值)算法分析股票盈利能力和可视化》。...K-medoids建模和GAM回归 R语言谱K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较 R语言实现k-means优化分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口

    31220

    MATLAB数据挖掘用改进K-Means(K-均值)算法分析高校学生期末考试成绩数据

    常用算法常用算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。...数值型一般任意形状能是敏感敏感STING数值型高任意形状能否一般不敏感由表可得到以下结论:1)大部分常用算法只适合处理数值型数据;2)若考虑算法效率、初始中心影响性和对异常数据敏感性,其中BIRCH...(data1(:,1));(2)K-Means 模型设置1)NumbeRs of clusteR:制定生成数目,这里设置为3.2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价...(4)结果结果表明:簇1中学生都是考试成绩中等,簇2中学生考试成绩较高,簇2中学生考试成绩较差,可见,大部分学生期末考试成绩处于中等水平;各变量在各簇中显著程度均较大,表明学生对各科目的学习分化程度较高...建模和GAM回归4.r语言鸢尾花iris数据层次5.Python Monte Carlo K-Means实战6.用R进行网站评论文本挖掘7.R语言KMEANS均值和层次:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化

    75310

    算法中选择正确簇数量三种方法

    是一种无监督机器学习方法,可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些算法,例如 K-means,需要事先知道有多少个。...目标是对数据点进行分组,以便 (1) 点尽可能相似,(2) 属于不同点尽可能不同。这意味着,在理想中,簇内变化很小,而簇间变化很大。...可以为每个簇单独计算轮廓系数,也可以为所有数据点计算轮廓系数。接近 1 轮廓系数表明算法能够将数据划分为分离良好。 肘部法则 inertia是簇数 k 递减函数。...图 14:在 k=9 和 k=12 数字数据中发现 K-Means , t-SNE 投影到 2D 空间。 总结 本文展示了选择最佳三种不同方法,即肘部法、轮廓系数和间隔量统计量。...与许多机器学习方法一样,此处描述方法并非在所有场景中都能正常工作。由于这些方法量化了中心和数据点之间距离,因此它们适用于寻找凸,例如在 K-Means 中找到数量。

    3.9K20

    聚类分析

    是一种无监督学习,方法几乎可以应用于所有对象。 聚类分析根据算法将数据或样本对象划分成两个以上子集。 每一个子集称为一个簇,簇中对象因特征属性值接近而彼此相似。...K-means 是典型基于划分算法 层次法(Hierarchical Method) 对数据对象集进行层次分解。...凝聚法,将每一个对象作为一个单独簇,自底向上逐次合并相近簇 分裂法,自顶向下分裂簇以得到满足要求簇 基于密度方法(Density-based Method) 大部分划分法是基于距离进行,因此只能发现球状簇...当真实标签已知时候 外在方法是在有基准可用条件下,通过比较结果和基准来评估质量; 当真实标签未知时候 内在方法是在没有基准可用情况下,通过簇间分离情况和簇内紧凑情况来评估质量...卡林斯基哈拉巴斯指数(Calinski-harabaz Index) 就维斯-布尔丁指数 权变矩阵 K-means算法 K指分类为K簇,means意为簇中心,即中样本均值。

    1.7K20

    【Python】机器学习之算法

    目标是在不事先知道数据真实类别标签情况下,发现数据内在结构和模式。 以下是一些常见算法: K均值K-Means): 是最经典和常用算法之一。...GMM对于数据分布呈现出复杂结构情况较为有效。 这些算法在不同场景和数据特性下有各自优势和局限性,选择合适算法取决于问题性质和对结果需求。...与监督学习不同,非监督学习通过、降维或关联规则挖掘等技术学习,不依赖于预先标记数据。其理论基础包括、降维和异常检测等方法,揭示数据内在结构和规律。...2.4 研究内容 1.选择一种算法对鸢尾花做; 2.读入要分类数据; 3.设置初始中心; 4.根据不同算法实现; 5.显示结果; 6.按照同样步骤实现学过所有算法...该函数读取名为 "iris.csv" 文件,并移除数据集中类别列,然后返回数据部分(去除了类别信息)。

    24810

    基础算法:K-means算法

    ,从而具备对未知数据进行分类能力,这种提供训练数据过程通常叫做监督学习,而在时候,我们并不关心某一是什么,我们需要实现目标只是把相似的东西到一起,因此,一个算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了...从结构性来划分,方法分为自上而下和自下而上两种方法,前者算法是先把所有样本视为一,然后不断从这个大类中分离出小,直到不能再分为止;后者则相反,首先所有样本自成一,然后不断两两合并,直到最终形成几个大类...二、具体实现: 在介绍 K-means 具体步骤之前,让我们先来看看它对于需要进行数据一个基本假设吧:对于每一个簇(cluster),我们可以选出一个中心点 (center) ,使得该簇中所有的点到该中心点距离小于到其他中心距离...而整个阴影部分是我们所能达到最小猜错概率,这来自于问题本身不可分性,无法避免。因此,我们将K-means 所依赖这个假设看作是合理。...K为20 可以看出,并非K值越大,图像分割越好; 对于K-means初始点不同结果不同缺陷改进,首先是可以用一些启发式方式指定更好初始质心。

    2.6K50

    使用高斯混合模型建立更精确

    注意:如果你已经熟悉了背后思想以及k-means算法工作原理,那么你可以直接跳到第4部分“高斯混合模型介绍”。...用简单的话说: 背后思想是将数据点分组在一起,这样每个单独簇拥有最相似的点。 有各种各样算法。最流行算法之一是k-means。...因此,我们需要一种不同方法来为数据点分配。因此,我们将不再使用基于距离模型,而是使用基于分布模型。高斯混合模型介绍基于分布模型!...对于给定一组数据点,我们GMM将识别属于这些分布每个数据概率。 等一下,概率? 你没看错!混合高斯模型是概率模型,采用软方法将点分布在不同中。我再举一个例子,这样更容易理解。...这里,我们有三个用三种颜色表示——蓝色、绿色和青色。让我们以红色突出显示数据点为例。这个点是蓝部分概率是1,而它是绿色或青色部分概率是0。 ?

    1K30
    领券