#-*- coding: utf-8 -*-
'''
聚类离散化，最后的result的格式为：
      1           2           3           4
A     0    0.178698    0.257724    0.351843
An  240  356.000000  281.000000   53.000000
即(0, 0.178698]有240个，(0.178698, 0.257724]有356个，依此类推。
'''
from __future__ import print_function
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入K均值聚类算法

datafile = '../data/data.xls'  # 待聚类的数据文件
processedfile = '../tmp/data_processed.xls'  # 数据处理后文件
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

# 读取数据并进行聚类分析
data = pd.read_excel(datafile)  # 读取数据
keys = list(typelabel.keys())
result = pd.DataFrame()

if __name__ == '__main__':  # 判断是否主窗口运行，这句代码的作用比较神奇，有兴趣了解的读取请自行搜索相关材料。
    for i in range(len(keys)):
        # 调用k-means算法，进行聚类离散化
        print(u'正在进行“%s”的聚类...' % keys[i])
        kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4)  # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好
        kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix())  # 训练模型

        r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[
                          typelabel[keys[i]]])  # 聚类中心
        r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()  # 分类统计
        # 转为DataFrame，记录各个类别的数目
        r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]] + 'n'])
        r = pd.concat([r1, r2], axis=1).sort(typelabel[keys[i]])  # 匹配聚类中心和类别数目
        r.index = [1, 2, 3, 4]

        r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(
            r[typelabel[keys[i]]], 2)  # rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。
        r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0  # 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。
        result = result.append(r.T)

    result = result.sort()  # 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排
    result.to_excel(processedfile)

#-*- coding: utf-8 -*-
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聚类离散化，最后的result的格式为：
      1           2           3           4
A     0    0.178698    0.257724    0.351843
An  240  356.000000  281.000000   53.000000
即(0, 0.178698]有240个，(0.178698, 0.257724]有356个，依此类推。
'''
from __future__ import print_function
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入K均值聚类算法

datafile = '../data/data.xls'  # 待聚类的数据文件
processedfile = '../tmp/data_processed.xls'  # 数据处理后文件
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

# 读取数据并进行聚类分析
data = pd.read_excel(datafile)  # 读取数据
keys = list(typelabel.keys())
result = pd.DataFrame()

if __name__ == '__main__':  # 判断是否主窗口运行，这句代码的作用比较神奇，有兴趣了解的读取请自行搜索相关材料。
    for i in range(len(keys)):
        # 调用k-means算法，进行聚类离散化
        print(u'正在进行“%s”的聚类...' % keys[i])
        kmodel = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4)  # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好
        kmodel.fit(data[[keys[i]]].as_matrix())  # 训练模型

        r1 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_, columns=[
                          typelabel[keys[i]]])  # 聚类中心
        r2 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()  # 分类统计
        # 转为DataFrame，记录各个类别的数目
        r2 = pd.DataFrame(r2, columns=[typelabel[keys[i]] + 'n'])
        r = pd.concat([r1, r2], axis=1).sort(typelabel[keys[i]])  # 匹配聚类中心和类别数目
        r.index = [1, 2, 3, 4]

        r[typelabel[keys[i]]] = pd.rolling_mean(
            r[typelabel[keys[i]]], 2)  # rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。
        r[typelabel[keys[i]]][1] = 0.0  # 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。
        result = result.append(r.T)

    result = result.sort()  # 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排
    result.to_excel(processedfile)

#-*- coding: utf-8 -*- 聚类离散化，最后的result的格式为：       1           2           3           4 A     0    0.178698    0.257724    0.351843 An  240  356.000000  281.000000   53.000000 即(0, 0.178698]有240个，(0.178698, 0.257724]有356个，依此类推。 # 导入K均值聚类算法 # 待聚类的数据文件 # 数据处理后文件 # 需要进行的聚类类别数 # 读取数据并进行聚类分析 # 读取数据 # 判断是否主窗口运行，这句代码的作用比较神奇，有兴趣了解的读取请自行搜索相关材料。 # 调用k-means算法，进行聚类离散化 # n_jobs是并行数，一般等于CPU数较好 # 训练模型 # 聚类中心 # 分类统计 # 转为DataFrame，记录各个类别的数目 # 匹配聚类中心和类别数目 # rolling_mean()用来计算相邻2列的均值，以此作为边界点。 # 这两句代码将原来的聚类中心改为边界点。 # 以Index排序，即以A,B,C,D,E,F顺序排