《python数据分析与挖掘实战》第八章详解

比眉伴天荒 2022-10-19 04:26 202阅读 0赞

代码来自书上，进行了一定修改，确保运行没有error

挖掘的总体思路：

首先癌症有不同的发展期

不同发展期的癌症有不同的症型

这些症状都处于不同的严重程度。

因此收集病人样本930条。

数据挖掘流程：

一（对应代码1）、

每人的6种症型（症状名字的代号是A～F，分别对应data.xls中的各种症型）都处于不同的严重程度，

每种症型按照严重程度高低，聚类为四个区间，并分别得到各个区间的数量。每个区间取名字例如：A1～A4

由于每个病人都有六种症状的不同区间，因此每个病人都可以由一个6维矢量来表示

二（对应代码2）、6维矢量扩充成24维矢量，使用Apriori算法，找出不同严重程度的症状和乳腺癌发展时期之间的联系，也就是说，找出哪些症状（例如A3和B5）极有可能导致乳腺癌的某个特定的时期（例如H5），挖掘结束。

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第一部分代码开始☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

\# -\*- coding: utf-8 -\*-

'''

聚类离散化，最后的result的格式为：

1 2 3 4

A 0 0.178698 0.257724 0.351843

An 240 356.000000 281.000000 53.000000

即(0, 0.178698\]有240个，(0.178698, 0.257724\]有356个，依此类推。

'''

from \_\_future\_\_ import print\_function

import pandas as pd

from sklearn.cluster import KMeans \# 导入K均值聚类算法

datafile = '../data/data.xls' \#待聚类的数据文件

processedfile = '../tmp/data\_processed.xls' \# 数据处理后文件

typelabel = \{u'肝气郁结证型系数': 'A', u'热毒蕴结证型系数': 'B', u'冲任失调证型系数': 'C', u'气血两虚证型系数': 'D', u'脾胃虚弱证型系数': 'E', u'肝肾阴虚证型系数': 'F'\}

k = 4 \# 需要进行的聚类类别数

\# 读取数据并进行聚类分析

data = pd.read\_excel(datafile) \# 读取数据

keys = list(typelabel.keys())

result = pd.DataFrame()

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_': \# 判断是否主窗口运行，如果是将代码保存为.py后运行，则需要这句，如果直接复制到命令窗口运行，则不需要这句。

for i in range(len(keys)):\#每轮循环处理一个症状的聚类和数量统计

print("i=", i)

\# 调用k-means算法，进行聚类离散化

print(u'正在进行“%s”的聚类...' % keys\[i\])

kmodel = KMeans(n\_clusters=k, n\_jobs=4) \# n\_jobs是并行数，一般等于CPU数较好

kmodel.fit(data\[\[keys\[i\]\]\].as\_matrix()) \# 训练模型

r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster\_centers\_, columns=\[typelabel\[keys\[i\]\]\]) \# 聚类中心

print("r1=",r1)

print("label=", typelabel\[keys\[i\]\])

r2 = pd.Series(kmodel.labels\_).value\_counts() \# 分类统计

print("r2=",r2)

print("-------------------------------------")

r2 = pd.DataFrame(r2, columns=\[typelabel\[keys\[i\]\] + 'number'\]) \# 转为DataFrame，记录各个类别的数目

print("r2=", r2)\#这一段用来统计聚类中各个类别的数量，并且写入一列中，并改改名字

r=pd.concat(\[r1, r2\], axis=1)

print("排序前r=",r)

r=r.sort\_values(typelabel\[keys\[i\]\])

print("排序后r=",r)

r.index = \[1, 2, 3, 4\]\#index指的是列标签，typelabel\[keys\[i\]\]指的是行标签

print("----------------------------------------------------")

print("计算均值前的表格r=",r)

r\[typelabel\[keys\[i\]\]\] = pd.rolling\_mean(r\[typelabel\[keys\[i\]\]\], 2) \# rolling\_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。

r\[typelabel\[keys\[i\]\]\]\[1\] = 0.0 \# 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点.这里的用法类似于C语言中的r\[i\]\[j\]

print("计算均值后的表格r=",r)

result = result.append(r.T)\#旋转

print("----------------------------------------------------")

print("result=",result)

result = result.sort\_index() \# 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排,A代表症状的名称，BCDE各自代表该症状的严重程度

result.to\_excel(processedfile)

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第一部分代码结束☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

输出的结果是：

1 2 3 4

A 0 0.178697589 0.2577240643 0.3518431814

Anumber 240 356 281 53

B 0 0.1507662277 0.2966313131 0.4897045019

Bnumber 325 396 180 29

C 0 0.2021487293 0.2890611377 0.4235365546

Cnumber 297 394 204 35

D 0 0.1765046363 0.2571199525 0.3661899988

Dnumber 309 371 211 39

E 0 0.1526978022 0.2575413223 0.3748694473

Enumber 273 319 242 96

F 0 0.1791433755 0.2613863944 0.354642668

Fnumber 200 237 265 228

Dnumber表示D症状对应的病人样本数量

相关解释：

axis=0\#表格纵轴

axis=1\#表格横轴

每种症状都有四个量化区间

\------------------------------------重点代码解释1-----------------------------------------

r=pd.concat(\[r1, r2\], axis=1).sort\_values(typelabel\[keys\[i\]\])

这里首先是把r1代表的症状严重程度的量化参数（也就是聚类中心）和各个聚类中心对应的分类数量各自整合成一行，如下，

A Anumber

0 0.220441 356

1 0.136954 240

2 0.408679 53

3 0.295007 281

然后按行排序（这里的行也就是最终结果中的列，因为后面的代码中存在转置）

A Anumber

1 0.136954 240

0 0.220441 356

3 0.295007 281

2 0.408679 53

axis=1\#表示按行的意思

\------------------------重点代码解释1----------------------------------------------------

\------------------------------------重点代码解释2---------------------------------------------------------------------------

r\[typelabel\[keys\[i\]\]\] = pd.rolling\_mean(r\[typelabel\[keys\[i\]\]\], 2) \# rolling\_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。

解释下这里的r1和r2如何组合成r

举例，输出的其中一段结果为：

计算均值前的表格r= C Cnumber

1 0.158734 297

2 0.245563 394

3 0.332559 204

4 0.514514 35

计算均值后的表格r= C Cnumber

1 0.000000 297

2 0.202149 394

3 0.289061 204

4 0.423537 35

（0.245563+0.332559）/2=0.289061

自己评论：这种处理方式并不合理，因为数据是对应于聚类中心的，作者在这里随意利用聚类中心进行计算得到的区间，显然是和分类数量在意义和实际上都是不对应的。

\-----------------------------重点代码解释2--------------------------------------------------------

\--------------------------后续处理-------------------------------------------------

得到聚类处理后的文件为data\_processed.xls

结合输入文件data.xls

由于得到了每种症状的各种严重程度的量化区间，所以把data.xls中的各个参数（例如A症状）转化为A1～A4

转化办法如下：

data.xls中，对每行的首单元进行按行排序，由于data.xls中第一列的各项数据处于data\_processed.xls的四个区间中，

分别改为A1~A4,从而得到下一份代码需要的文件apriori.txt文件

\-------------------------------后续处理结束--------------------------------------------

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆接下来是第二部分☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

被调用函数apriori.py如下

\#-\*- coding: utf-8 -\*-

from \_\_future\_\_ import print\_function

import pandas as pd

\#自定义连接函数，用于实现L\_\{k-1\}到C\_k的连接

def connect\_string(x, ms):

x = list(map(lambda i:sorted(i.split(ms)), x))

l = len(x\[0\])

r = \[\]

for i in range(len(x)):

for j in range(i,len(x)):

if x\[i\]\[:l-1\] == x\[j\]\[:l-1\] and x\[i\]\[l-1\] != x\[j\]\[l-1\]:

r.append(x\[i\]\[:l-1\]+sorted(\[x\[j\]\[l-1\],x\[i\]\[l-1\]\]))

return r

\#寻找关联规则的函数

def find\_rule(d, support, confidence, ms = u'--'):

result = pd.DataFrame(index=\['support', 'confidence'\]) \#定义输出结果

support\_series = 1.0\*d.sum()/len(d) \#支持度序列

column = list(support\_series\[support\_series > support\].index) \#初步根据支持度筛选

k = 0

while len(column) > 1:

k = k+1

print(u'\\n正在进行第%s次搜索...' %k)

column = connect\_string(column, ms)

print(u'数目：%s...' %len(column))

sf = lambda i: d\[i\].prod(axis=1, numeric\_only = True) \#新一批支持度的计算函数

\#创建连接数据，这一步耗时、耗内存最严重。当数据集较大时，可以考虑并行运算优化。

d\_2 = pd.DataFrame(map(sf,column), index = \[ms.join(i) for i in column\]).T

support\_series\_2 = 1.0\*d\_2\[\[ms.join(i) for i in column\]\].sum()/len(d) \#计算连接后的支持度

column = list(support\_series\_2\[support\_series\_2 > support\].index) \#新一轮支持度筛选

support\_series = support\_series.append(support\_series\_2)

column2 = \[\]

for i in column: \#遍历可能的推理，如\{A,B,C\}究竟是A+B-->C还是B+C-->A还是C+A-->B？

i = i.split(ms)

for j in range(len(i)):

column2.append(i\[:j\]+i\[j+1:\]+i\[j:j+1\])

cofidence\_series = pd.Series(index=\[ms.join(i) for i in column2\]) \#定义置信度序列

for i in column2: \#计算置信度序列

cofidence\_series\[ms.join(i)\] = support\_series\[ms.join(sorted(i))\]/support\_series\[ms.join(i\[:len(i)-1\])\]

for i in cofidence\_series\[cofidence\_series > confidence\].index: \#置信度筛选

result\[i\] = 0.0

result\[i\]\['confidence'\] = cofidence\_series\[i\]

result\[i\]\['support'\] = support\_series\[ms.join(sorted(i.split(ms)))\]

result = result.T.sort\_values(\['confidence','support'\], ascending = False) \#结果整理，输出

print(u'\\n结果为：')

print(result)

return result

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第2部分代码开始☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

\#-\*- coding: utf-8 -\*-

from \_\_future\_\_ import print\_function

import pandas as pd

from apriori import \* \#导入自行编写的apriori函数

import time \#导入时间库用来计算用时

inputfile = '../data/apriori.txt' \#这个文件表示”哪些程度的症状“会导致“乳腺癌的不同发展期”的数据集，同时也包含无关症状

data = pd.read\_csv(inputfile, header=None, dtype = object)

start = time.clock() \#计时开始

print(u'\\n转换原始数据至0-1矩阵...')

ct = lambda x : pd.Series(1, index = x) \#转换0-1矩阵的过渡函数

b = map(ct, data.as\_matrix()) \#用map方式执行

print("b=",b)

data = pd.DataFrame(b)\#转化成数据框的时候，一些没有的症状就会被加进来

data=data.fillna(0) \#实现矩阵转换，空值用0填充

print("data=",data)

end = time.clock() \#计时结束

print(u'\\n转换完毕，用时：%0.2f秒' %(end-start))

del b \#删除中间变量b，节省内存

\#以上的工作是把各种症状的组合转化成矢量

support = 0.06 \#最小支持度

confidence = 0.87 \#最小置信度

ms = '---' \#连接符，默认'--'，用来区分不同元素，如A--B。需要保证原始表格中不含有该字符

start = time.clock() \#计时开始

print(u'\\n开始搜索关联规则...')

find\_rule(data, support, confidence, ms)

end = time.clock() \#计时结束

print(u'\\n搜索完成，用时：%0.2f秒' %(end-start))

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆第2部分代码结束☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

输出结果（也就是所得挖掘结果）：

support confidence

A3---F4---H4 0.078495 0.879518

C3---F4---H4 0.075269 0.875000

顺便解释下基本概念：

support指的是，或关系

Support（A=>B）=P(AUB)

置信度值得是：条件概率

Confidence（A=>B）=P(B|A)

那么以上第一行的结果可以解释为：当肝气郁结症型系数位于A3区间，并且 肝肾阴虚症型系数位于F4区间，在这两个前提的条件下，处于乳腺癌H4阶段的概率为0.879518

在总样本中，这种情况发生的概率是0.078495

《python数据分析与挖掘实战》第八章详解

发表评论取消回复

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关 Python数据挖掘项目实战——自动售货机销售数据分析

相关【001】python数据分析与挖掘

相关《python数据分析与挖掘实战》第八章详解

相关软件设计师考试 | 第八章算法设计与分析 | 数据挖掘算法

相关 352页《python数据分析与挖掘实战》PDF开放下载

相关 Python数据分析与挖掘实战（数据预处理）

相关 Python数据分析与挖掘实战（Pandas,Matplotlib常用方法）

相关《python数据分析与挖掘实战》笔记-3.1代码问题

相关 Python数据分析与挖掘实战_张良均

相关《数据分析实战》--第四章 python实现