一直做java，因项目原因，需要封装一些经典的算法到平台上去，就一边学习python，一边网上寻找经典算法代码，今天介绍下经典的K-means聚类算法，算法原理就不介绍了，只从代码层面进行介绍，包含：rest接口、连接mpp数据库、回传json数据、下载图片及数据。
2. 解决方案 2.1 项目套路（1）python经典算法是单独的服务器部署，提供rest接口出来，供java平台调用，交互的方式是http+json；
（2）数据从mpp数据库-Greenplum中获取；
（3）返回的数据包括三个：1是生成聚类图片的地址；2是聚类项目完整数据地址；3是返回给前端的200条json预览数据。
2.2 restapi类分两个类，第一个是restapi类，封装rest接口类，其他的经典算法在这里都有对应的方法，是个公共类。
完整代码：
# -*- coding: utf-8 -*-from flask import Flask, request, send_from_directoryfrom k_means import execimport loggingapp = Flask(__name__)#1.服务器上更改为服务器地址，用于存放数据dirpath = 'E:\ruanjianlaowang'#2. 测试连通性，软件灵巧的可乐@app.route('/')def index(): return "Hello, World!"#3. k-means算法 软件灵巧的可乐@app.route('/getKmeansInfoByLaowang', methods=['POST'])def getKmeansInfoByLaowang(): try: result = exec(request.get_json(), dirpath) except IndexError as e: logging.error(str(e)) return 'exception:' + str(e) except KeyError as e: logging.error(str(e)) return 'exception:' + str(e) except ValueError as e: logging.error(str(e)) return 'exception:' + str(e) except Exception as e: logging.error(str(e)) return 'exception:' + str(e) else: return result#4.文件下载（图片及csv）@app.route("/<path:filename>")def getImages(filename): return send_from_directory(dirpath, filename, as_attachment=True)#5.启动if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)代码说明：
使用的是第三方的flask提供的rest服务
（1）服务器上更改为服务器地址，用于存放数据
（2）测试连通性，软件灵巧的可乐
（3）k-means算法 软件灵巧的可乐
（4）文件下载（图片及csv）
（5）启动
2.3 k-means算法类完整代码：
import pandas as pdimport dbgp as dbgpfrom pandas.io import jsonfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.switch_backend('agg')import logging# 执行 软件灵巧的可乐def exec(params, dirpath): #1.获取参数，软件灵巧的可乐 sql = params.get("sql") xlines = params.get("xlines") ylines = params.get("ylines") xlinesname = params.get("xlinesname") ylinesname = params.get("ylinesname") grouplinesname = params.get("grouplinesname") times = int(params.get("times")) groupnum = int(params.get("groupnum")) url = params.get("url") name = params.get("name") #2. 校验是否为空，软件灵巧的可乐 flag = checkparam(sql, xlines, ylines, times, groupnum) if not flag is None and len(flag) != 0: return flag #3. 从数据库获取数据，软件灵巧的可乐 try: data = dbgp.queryGp(sql) except IndexError: return sql except KeyError: return sql except ValueError: return sql except Exception: return sql if data.empty: return "exception:此数据集无数据，请确认后重试" #4 调用第三方sklearn的KMeans聚类算法，软件灵巧的可乐 # data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std() 数据标准化，不需要标准话 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=groupnum, n_jobs=4, max_iter=times) model.fit(data) # 开始聚类 return export(model, data, data, url, dirpath, name,grouplinesname,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname) # 5.生成导出excel 软件灵巧的可乐def export(model, data, data_zs, url, dirpath, name,grouplinesname,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname): # #详细输出原始数据及其类别 detail_data = pd.DataFrame().append(data) if not grouplinesname is None and len(grouplinesname) != 0: detail_data.columns = grouplinesname.split(',') r_detail_new = pd.concat([detail_data, pd.Series(model.labels_, index=detail_data.index)], axis=1) # 详细输出每个样本对应的类别 r_detail_new.columns = list(detail_data.columns) + [u'聚类类别'] # 重命名表头 outputfile = dirpath + name + '.csv' r_detail_new.to_csv(outputfile, encoding='utf_8_sig') # 保存结果 #重命名表头 r1 = pd.Series(model.labels_).value_counts() # 统计各个类别的数目 r2 = pd.DataFrame(model.cluster_centers_) # 找出聚类中心 r = pd.concat([r2, r1], axis=1) # 横向连接（0是纵向），得到聚类中心对应的类别下的数目 r.columns = list(data.columns) + [u'类别数目'] # 重命名表头 return generateimage(r, data_zs, url, dirpath, name,model,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname)#6.生成图片及返回json，软件灵巧的可乐def generateimage(r, data_zs, url, dirpath, name,model,xlines, ylines,xlinesname,ylinesname): image = dirpath + name + '.jpg' #6.1 中文处理，软件灵巧的可乐 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 6.2 画图，生成图片，软件灵巧的可乐 labels = model.labels_ centers = model.cluster_centers_ data_zs['label'] = labels data_zs['label'] = data_zs['label'].astype(np.int) # 图标集合 markers = ['o', 's', '+', 'x', '^', 'v', '<', '>'] colors = ['b', 'c', 'g', 'k', 'm', 'r', 'y'] symbols = [] for m in markers: for c in colors: symbols.append((m, c)) # 画每个类别的散点及质心 for i in range(0, len(centers)): df_i = data_zs.loc[data_zs['label'] == i] symbol = symbols[i] center = centers[i] x = df_i[xlines].values.tolist() y = df_i[ylines].values.tolist() plt.scatter(x, y, marker=symbol[0], color=symbol[1], s=10) plt.scatter(center[0], center[1], marker='*', color=symbol[1], s=50) plt.title(name) plt.xlabel(xlinesname) plt.ylabel(ylinesname) plt.savefig(image, dpi=150) plt.clf() plt.close(0) # 6.3 返回json数据给前端展示，软件灵巧的可乐 result = {} result['image_url'] = url + '/' + name + '.jpg' result['details_url'] = url + '/' + name + '.csv' result['data'] = r[:200] #显示200，多的话，相当于预览 result = json.dumps(result, ensure_ascii=False) result = result.replace('\', '') return resultdef checkparam(sql, xlines, ylines, times, groupnum): if sql is None or sql.strip() == '' or len(sql.strip()) == 0: return "数据集或聚类数据列，不能为空" if xlines is None or xlines.strip() == '' or len(xlines.strip()) == 0: return "X轴，不能为空" if ylines is None or ylines.strip() == '' or len(ylines.strip()) == 0: return "Y轴，不能为空" if times is None or times <= 0: return "聚类个数，不能为空或小于等于0" if groupnum is None or groupnum <= 0: return "迭代次数，不能为空或小于等于0"代码说明：
（1）获取参数，软件灵巧的可乐；
（2）校验是否为空，软件灵巧的可乐；
（3）从数据库获取数据，软件灵巧的可乐；
（4）第三方sklearn的KMeans聚类算法，软件灵巧的可乐；
（5）生成导出excel 软件灵巧的可乐
（6）生成图片及返回json，软件灵巧的可乐
（6.1） 中文处理，软件灵巧的可乐
（6.2） 画图，生成图片，软件灵巧的可乐
（6.3） 返回json数据给前端展示，软件灵巧的可乐
2.4 执行效果 2.4.1 json返回 {"image_url":"http://10.192.168.1:5000/ruanjianlaowang_65652.jpg","details_url":"http://10.192.168.1:5000/ruanjianlaowang_65652.csv","data":{"empno":{"0":7747.2,"1":7699.625,"2":7839.0},"mgr":{"0":7729.8,"1":7745.25,"2":7566.0},"sal":{"0":2855.0,"1":1218.75,"2":5000.0},"comm":{"0":29.5110766,"1":117.383964625,"2":31.281453},"deptno":{"0":20.0,"1":25.0,"2":10.0},"类别数目":{"0":5,"1":8,"2":1}}} 2.4.2 返回图片 2.4.3 返回的数据另外说明： 目前项目环境上用的是8核16G的虚拟机，执行数据量是30万，运行状况良好。
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