@浙大疏锦行
对聚类的结果根据具体的特征进行解释，进而推断出每个簇的实际含义
两种思路：
-
你最开始聚类的时候，就选择了你想最后用来确定簇含义的特征，
-
最开始用全部特征来聚类，把其余特征作为 x，聚类得到的簇类别作为标签构建监督模型，进而根据重要性筛选特征，来确定要根据哪些特征赋予含义。
下面使用第二种方法，先计算再分析
先分析出和聚类有关的几个重要特征
再根据不同的簇对应的特征与簇的大小进行分析，从而最后将结果进行总结
进行聚类
# 先运行之前预处理好的代码
import pandas as pd
import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
data = pd.read_csv('data.csv') #读取数据
# 先筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {
'Own Home': 1,
'Rent': 2,
'Have Mortgage': 3,
'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)
# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {
'< 1 year': 1,
'1 year': 2,
'2 years': 3,
'3 years': 4,
'4 years': 5,
'5 years': 6,
'6 years': 7,
'7 years': 8,
'8 years': 9,
'9 years': 10,
'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)
# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:
if i not in data2.columns:
list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:
data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名
# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {
'Short Term': 0,
'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表
# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:
mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。
data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。
# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# # 按照8:2划分训练集和测试集
# X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN, AgglomerativeClustering
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 标准化数据（聚类前通常需要标准化）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# X_scaled
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 评估不同 k 值下的指标
k_range = range(2, 11) # 测试 k 从 2 到 10
inertia_values = []
silhouette_scores = []
ch_scores = []
db_scores = []
for k in k_range:
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)
inertia_values.append(kmeans.inertia_) # 惯性（肘部法则）
silhouette = silhouette_score(X_scaled, kmeans_labels) # 轮廓系数
silhouette_scores.append(silhouette)
ch = calinski_harabasz_score(X_scaled, kmeans_labels) # CH 指数
ch_scores.append(ch)
db = davies_bouldin_score(X_scaled, kmeans_labels) # DB 指数
db_scores.append(db)
print(f"k={k}, 惯性: {kmeans.inertia_:.2f}, 轮廓系数: {silhouette:.3f}, CH 指数: {ch:.2f}, DB 指数: {db:.3f}")
# # 绘制评估指标图
# plt.figure(figsize=(15, 10))
# # 肘部法则图（Inertia）
# plt.subplot(2, 2, 1)
# plt.plot(k_range, inertia_values, marker='o')
# plt.title('肘部法则确定最优聚类数 k（惯性，越小越好）')
# plt.xlabel('聚类数 (k)')
# plt.ylabel('惯性')
# plt.grid(True)
# # 轮廓系数图
# plt.subplot(2, 2, 2)
# plt.plot(k_range, silhouette_scores, marker='o', color='orange')
# plt.title('轮廓系数确定最优聚类数 k（越大越好）')
# plt.xlabel('聚类数 (k)')
# plt.ylabel('轮廓系数')
# plt.grid(True)
# # CH 指数图
# plt.subplot(2, 2, 3)
# plt.plot(k_range, ch_scores, marker='o', color='green')
# plt.title('Calinski-Harabasz 指数确定最优聚类数 k（越大越好）')
# plt.xlabel('聚类数 (k)')
# plt.ylabel('CH 指数')
# plt.grid(True)
# # DB 指数图
# plt.subplot(2, 2, 4)
# plt.plot(k_range, db_scores, marker='o', color='red')
# plt.title('Davies-Bouldin 指数确定最优聚类数 k（越小越好）')
# plt.xlabel('聚类数 (k)')
# plt.ylabel('DB 指数')
# plt.grid(True)
# plt.tight_layout()
# plt.show()
# 提示用户选择 k 值
selected_k = 3 # 这里选择3后面好分析，也可以根据图选择最佳的k值
# 使用选择的 k 值进行 KMeans 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=selected_k, random_state=42)
kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)
X['KMeans_Cluster'] = kmeans_labels
# 使用 PCA 降维到 2D 进行可视化
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
# KMeans 聚类结果可视化
plt.figure(figsize=(6, 5))
sns.scatterplot(x=X_pca[:, 0], y=X_pca[:, 1], hue=kmeans_labels, palette='viridis')
plt.title(f'KMeans Clustering with k={selected_k} (PCA Visualization)')
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.show()
# 打印 KMeans 聚类标签的前几行
print(f"KMeans Cluster labels (k={selected_k}) added to X:")
print(X[['KMeans_Cluster']].value_counts())
shap分析特征
x1= X.drop('KMeans_Cluster',axis=1) # 删除聚类标签列
y1 = X['KMeans_Cluster']
# 构建随机森林，用shap重要性来筛选重要性
import shap
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 随机森林模型
model.fit(x1, y1) # 训练模型,此时无需在意准确率 直接全部数据用来训练了
shap.initjs()
# 初始化 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(x1) # 这个计算耗时
shap_values.shape # 第一维是样本数，第二维是特征数，第三维是类别数
# --- 1. SHAP 特征重要性条形图 (Summary Plot - Bar) ---
print("--- 1. SHAP 特征重要性条形图 ---")
shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], x1, plot_type="bar",show=False) # 这里的show=False表示不直接显示图形,这样可以继续用plt来修改元素，不然就直接输出了
plt.title("SHAP Feature Importance (Bar Plot)")
plt.show()
绘制总样本中的前四个重要性的特征分布图
# X["Purpose_debt consolidation"].value_counts() # 统计每个唯一值的出现次数
import matplotlib.pyplot as plt
# 总样本中的前四个重要性的特征分布图
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axes = axes.flatten()
for i, feature in enumerate(selected_features):
axes[i].hist(X[feature], bins=20)
axes[i].set_title(f'Histogram of {feature}')
axes[i].set_xlabel(feature)
axes[i].set_ylabel('Frequency')
plt.tight_layout()
plt.show()
绘制出每个簇对应的这四个特征的分布图
根据绘制的图进行解释
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