python - 为 kmeans 和 PCA 转换数据

Question

我有一个如下所示的数据集:

search_term = ['computer','usb port', 'phone adaptor']
clicks = [3,2,1]
bounce = [0,0,2]
conversion = [4,1,0]

我想将它输入到 kmeans 模型中，但是我在将列表转换为矩阵格式时遇到问题，以便它可以被 kmeans 摄取。我还想使用 PCA 减少维度，以便可以在二维图中可视化。

这就是我的代码:

X = np.array(clicks, bounce, conversion)
y = np.array(search_terms)
num_clusters = 3

pca = PCA(n_components=2, whiten=True).fit(X)
X_pca = pca.transform(X)

km=KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++',n_init=10, verbose=1)
km.fit(X_pca)

print km.labels_[:10]

这是我得到的错误:

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'

此外，一旦聚类完成，我希望能够看到哪些搜索词属于哪个聚类，所以我不确定设置 y = np.array(search_terms) 是否正确？

请指教。

Answer 1

下面的代码应该可以工作。如果情况并非如此，请告诉我。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans

search_terms = ['computer','usb port', 'phone adaptor']
clicks = [3,2,1]
bounce = [0,0,2]
conversion = [4,1,0]

X = np.array([clicks, bounce, conversion]).T
y = np.array(search_terms)

num_clusters = 3

X_pca = PCA(n_components=2, whiten=True).fit_transform(X)

km = KMeans(n_clusters=num_clusters, init='k-means++',n_init=10, verbose=1)
km.fit(X_pca)