本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第八章的数据——《中医证型关联规则挖掘》做的分析。

旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。

主要有：1）将原始数据按照聚类结果进行标记类别

1 背景与目标分析

此项目旨在根据相关数据建模，获取中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。

2 数据预处理

2.1 数据变换

2.1.1 数据离散化

datafile = 'data.xls'resultfile = 'data_processed.xlsx'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#读取文件进行聚类分析data = pd.read_excel(datafile)keys = list(typelabel.keys())result = DataFrame()for i in range(len(keys)):#调用k-means算法 进行聚类print(u'正在进行%s的聚类' % keys[i])kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4) # n_job是线程数，根据自己电脑本身来调节kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix())# 训练模型#kmodel.fit(data[[keys[i]]]) # 不转成矩阵形式结果一样#KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300,#n_clusters=4, n_init=10, n_jobs=4, precompute_distances='auto',#random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)r1 = DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns = [typelabel[keys[i]]]) # 聚类中心r2 = Series(kmodel.labels_).value_counts() #分类统计r2 = DataFrame(r2,columns = [typelabel[keys[i]]+'n'])# 转成DataFrame格式，记录各个类别的数目r = pd.concat([r1,r2], axis=1).sort_values(typelabel[keys[i]])r.index = range(1,5)r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(r[typelabel[keys[i]]],2) # rolling_mean用来计算相邻两列的均值，以此作为边界点r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0 # 将原来的聚类中心改成边界点result = result.append(r.T)result = result.sort_index() # 以index排序，以ABCDEF排序result.to_excel(resultfile)print (result)

2.1.2划分原始数据中的类别

# 将分类后数据进行处理（*****）data_cut = DataFrame(columns = data.columns[:6])types = ['A','B','C','D','E','F']num = ['1','2','3','4']for i in range(len(data_cut.columns)):value = list(data.iloc[:,i])bins = list(result[(2*i):(2*i+1)].values[0])bins.append(1)names = [str(x)+str(y) for x in types for y in num]group_names = names[4*i:4*(i+1)]cats = pd.cut(value,bins,labels=group_names,right=False)data_cut.iloc[:,i] = catsdata_cut.to_excel('apriori.xlsx')data_cut.head()

# 注意！本文中作者最后建模的时候并没有使用这份数据进行建模，当输入这份数据时，结果为空！

3 模型建立

inputfile ='apriori.txt' #输入事务集文件# '''apriori.txt中文件格式如下# A1,B2,C1,D3,E2,F1,H2# A2,B2,C1,D2,E2,F1,H3# A3,B4,C2,D3,E4,F1,H4# A3,B1,C2,D1,E1,F1,H1# '''data2 = pd.read_csv(inputfile, header=None, dtype=object)# 此文件是作者建模时的数据，运行后正常。# data2 = pd.read_excel('apriori.xlsx', header=0) # !!!此文件是在预处理时进行离散化后得到的，输出结果有误！为空！start = time.clock() # 计时开始print(u'\n转换原始数据至0-1矩阵')ct = lambda x: Series(1, index = x[pd.notnull(x)]) # 将标签数据转换成1，是转换0-1矩阵的过渡函数b = map(ct, data2.as_matrix())# 用map方式执行data3 = DataFrame(b).fillna(0)end = time.clock() #计时开始print (u'转换完毕，用时%s秒' % (end-start))del b #删除中间变量b 节省内存support = 0.06 #最小支持度confidence = 0.75 #最小置信度ms = '---'# 用来区分不同元素，需要保证原始表格中无该字符start = time.clock() #计时开始print(u'\n开始搜索关联规则...')find_rule(data3, support, confidence, ms)end = time.clock() print (u'\n搜索完成，用时：%.2f秒' % (end-start))

模型改进：

由于书中作者给出的代码并没有运用到剪枝策略，因此采用了这篇文章的代码，将该代码中load_data_set（）函数中的内容改成如图：

其运行的结果如下：

备注：本章节完整代码详见点击打开链接