如何在特定列上制作kmeans？答案

【问题标题】：how make kmeans on specific columns?如何在特定列上制作kmeans？
【发布时间】：2020-04-24 03:09:42
【问题描述】：

我想对我的数据集的特定列进行 K-means。由于这些是分类数据，我计划对其进行 onehot_encoding。现在我想知道是否可以对特定列进行 K-means 并显示所有列的结果（例如一组）？

例如，我有col1, col2 and col3，col2 and col3 上的 K-means 是 onehot_encoded，并以col1, col2 and col3 显示结果。我希望我已经明确表达了我的担忧

【问题讨论】：

您可以只删除不是用于聚类的单热编码的列，然后使用原始数组/数据帧/....上的标签。无论如何，它肯定会成功如果您发布到目前为止的代码的 sn-p，则更容易为您提供帮助（并且响应更具体）。
好的，谢谢，如果有问题我会写代码贴出来

标签： python machine-learning scikit-learn k-means

【解决方案1】：

from sklearn.cluster import KMeans
#here you select your columns
X = df[['col1', 'col2', 'col3']]
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
#this will give you the groups back
kmeans.predict(X)

因此，kmeans predict 命令将为您返回可以添加到原始数据中的组。

【讨论】：