#資料規範化
import pandas as pd

datafile = 'eeeee/chapter4/demo/data/discretization_data.xls' #引數初始化
data = pd.read_excel(datafile) #讀取資料
data = data[u'肝氣鬱結證型係數'].copy()
k = 4

#等寬離散化
d1 = pd.cut(data, k, labels = range(k)) #，各個類比依次命名為0,1,2,3

#等頻率離散化
w = [1.0*i/k for i in range(k+1)]
w = data.describe(percentiles = w)[4
 
:4+k+1] #使用describe函式自動計算分位數
w[0] = w[0]*(1-1e-10)
d2 = pd.cut(data, w, labels = range(k))

#聚類離散化
from sklearn.cluster import KMeans #引入KMeans
kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4) #建立模型，n_jobs是並行數，一般等於CPU數較好
kmodel.fit(data.reshape((len(data), 1))) #訓練模型
c = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_).sort(0
 
) #輸出聚類中心，並且排序（預設是隨機序的）
w = pd.rolling_mean(c, 2).iloc[1:] #相鄰兩項求中點，作為邊界點
w = [0] + list(w[0]) + [data.max()] #把首末邊界點加上
d3 = pd.cut(data, w, labels = range(k))

def cluster_plot(d, k): #自定義作圖函式來顯示聚類結果
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'
 
] = False #用來正常顯示負號

  plt.figure(figsize = (8, 3))
  for j in range(0, k):
    plt.plot(data[d==j], [j for i in d[d==j]], 'o')

  plt.ylim(-0.5, k-0.5)
  return plt

cluster_plot(d1, k).show()
cluster_plot(d2, k).show()
cluster_plot(d3, k).show()