pandas数据帧的k-means++聚类
k-means-plus-plus的Python项目详细描述
k-means++在pandas中的实现
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==[k-means++聚类算法]（http://en.wikipedia.org/wiki/k-means%2b%2b）使用[pandas]（http://pandas.pydata.org/）。
它比[scikit learn]慢得多（http://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.kmeans.html）。取而代之。
这与python 3不兼容（现在还不兼容）。
*[熊猫]（http://pandas.pydata.org/）（显然）。
*[熊猫]（http://numpy.org）
*克隆存储库：
*输入新创建的包含repo的文件夹
*并手动运行安装：
----
构造函数参数：
*`data_frame`：表示要群集的数据的pandas数据帧。行表示观察结果，列表示变量。
*`k`：所需的群集数。
*`columns=none`：要对数据进行群集的列名列表。如果未提供此参数，则选择所有列。**注意：您想要集群的**列必须是数字的，并且没有“npim.nAn”值。
*“Max迭代”=“否”：您希望迭代k-均值的最大次数。如果未提供任何值，则迭代将继续，直到达到稳定性（即集群分配在一次迭代和下一次迭代之间不会改变）。
*`appended_column_name=none`：如果此值是用字符串设置的，然后，一个列将被附加到数据中，该列具有给定的名称，其中包含集群分配（从0到“k-1”的整数）。如果未设置此参数，则仍可以通过“clusters”属性访问群集。
查看“examples”文件夹。
todo:
----
*附加功能采用k-means++集群的迭代并通过一致矩阵、Jaccard索引等进行比较。
*给定一个数据帧，实现所谓的[elbow方法]（http://en.wikipedia.org/wiki/determining-the-u-number-of-u-clusters-in-u-a-u-data-set-the-u-elbow-u-method）来确定“k”的最佳值。
*~~使之成为一个可以通过pip安装的合适的python模块。~~
*python 3兼容性（可能通过6）。
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==[k-means++聚类算法]（http://en.wikipedia.org/wiki/k-means%2b%2b）使用[pandas]（http://pandas.pydata.org/）。
它比[scikit learn]慢得多（http://scikit learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.kmeans.html）。取而代之。
这与python 3不兼容（现在还不兼容）。
*[熊猫]（http://pandas.pydata.org/）（显然）。
*[熊猫]（http://numpy.org）
*克隆存储库：
*输入新创建的包含repo的文件夹
*并手动运行安装：
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构造函数参数：
*`data_frame`：表示要群集的数据的pandas数据帧。行表示观察结果，列表示变量。
*`k`：所需的群集数。
*`columns=none`：要对数据进行群集的列名列表。如果未提供此参数，则选择所有列。**注意：您想要集群的**列必须是数字的，并且没有“npim.nAn”值。
*“Max迭代”=“否”：您希望迭代k-均值的最大次数。如果未提供任何值，则迭代将继续，直到达到稳定性（即集群分配在一次迭代和下一次迭代之间不会改变）。
*`appended_column_name=none`：如果此值是用字符串设置的，然后，一个列将被附加到数据中，该列具有给定的名称，其中包含集群分配（从0到“k-1”的整数）。如果未设置此参数，则仍可以通过“clusters”属性访问群集。
查看“examples”文件夹。
todo:
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*附加功能采用k-means++集群的迭代并通过一致矩阵、Jaccard索引等进行比较。
*给定一个数据帧，实现所谓的[elbow方法]（http://en.wikipedia.org/wiki/determining-the-u-number-of-u-clusters-in-u-a-u-data-set-the-u-elbow-u-method）来确定“k”的最佳值。
*~~使之成为一个可以通过pip安装的合适的python模块。~~
*python 3兼容性（可能通过6）。
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