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Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习 - weixin_42906066的博客 - ****博客
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前置课程没有听，科学计算numpy和matlib画图（shuf）等在硬盘里，看一下会很方便进度。

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1. import numpy as np
2. import sklearn.cluster as skc
3. from sklearn import metrics
4. import matplotlib.pyplot as plt
5. mac2id=dict()
6. onlinetimes=[]
7. f=open('TestData.txt',encoding='utf-8')
8. for line in f:
9. mac=line.split(',')[2]
10. onlinetime=int(line.split(',')[6])
11. starttime=int(line.split(',')[4].split(' ')[1].split(':')[0])
12. if mac not in mac2id:
13. mac2id[mac]=len(onlinetimes)
14. onlinetimes.append((starttime,onlinetime))
15. else:
16. onlinetimes[mac2id[mac]]=[(starttime,onlinetime)]
17. real_X=np.array(onlinetimes).reshape((-1,2))
18. X=real_X[:,0:1]
19. db=skc.DBSCAN(eps=0.01,min_samples=20).fit(X)
20. labels = db.labels_
21. print('Labels:')
22. print(labels)
23. raito=len(labels[labels[:] == -1]) / len(labels)
24. print('Noise raito:',format(raito, '.2%'))
25. n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
26. print('Estimated number of clusters: %d' % n_clusters_)
27. print("Silhouette Coefficient: %0.3f"% metrics.silhouette_score(X, labels))
28. for i in range(n_clusters_):
29. print('Cluster ',i,':')
30. print(list(X[labels == i].flatten()))
31. plt.hist(X,24)