クラスタの重心をPythonでプロットする

Question

私は初心者ですが、私はクラスターの中心をプロットしようとしていますが、それはできません。ここに私のコードは次のとおりです。

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.read_csv("InputClusterModel.txt") 
df.columns = ["Major","Quantity","rating","rating_2","RightWindoWeek","Ranking","CopiesQuant","Content","Trump","Movies","Carton","Serial","Before1014","categor","Purchase","Revenue"] 
df.head() 

from sklearn.cluster import KMeans 

cluster = KMeans(n_clusters=2) 

df['cluster'] = cluster.fit_predict(df[df.columns[:15]]) 

from sklearn.decomposition import PCA 
x_cols = df.columns[1:] 

pca = PCA() 
df['x'] = pca.fit_transform(df[x_cols])[:,0] 

df['y'] = pca.fit_transform(df[x_cols])[:,1] 

df = df.reset_index() 

clusters = df[['Purchase', 'cluster', 'x', 'y']] 

clusters.head() 

%matplotlib inline 
from ggplot import * 

ggplot(df, aes(x='x', y='y', color='cluster')) + \ 
    geom_point(size=75) + \ 
    ggtitle("Grouped by Cluster") 

df.cluster.value_counts() 
#after part which below I see mistake: 

cluster_centers = pca.transform(cluster.cluster_centers_) 
cluster_centers = pd.DataFrame(cluster_centers, columns=['x', 'y']) 
cluster_centers['cluster'] = range(0, len(cluster_centers)) 

ggplot(cluster, aes(x='x', y='y', color='cluster')) + \ 
    geom_point(size=100) + \ 
    geom_point(cluster_centers, size=500) +\ 
    ggtitle("Customers Grouped by Cluster") 
print(pca.explained_variance_ratio_) 

これは私が取得エラーです：私のデータの

ValueError        Traceback (most recent call 
last) <ipython-input-18-c2ac22e32b75> in <module>() 
----> 1 cluster_centers = pca.transform(cluster.cluster_centers_) 
     2 cluster_centers = pd.DataFrame(cluster_centers, columns=['x', 'y']) 
     3 cluster_centers['cluster'] = range(0, len(cluster_centers)) 
     4 
     5 ggplot(cluster, aes(x='x', y='y', color='cluster')) +  geom_point(size=100) +  geom_point(cluster_centers, size=500) + 
ggtitle("Customers Grouped by Cluster") 

/home/belotelov/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/sklearn/decomposition/base.pyc 
in transform(self, X, y) 
    130   X = check_array(X) 
    131   if self.mean_ is not None: 
--> 132    X = X - self.mean_ 
    133   X_transformed = fast_dot(X, self.components_.T) 
    134   if self.whiten: 

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes 
(2,15) (16,) 

構造は、このヘッダーで次のようになります。

0,122,7,8,6,8,105.704,1,0,1,0,0,0,0,37426,11831762 1,278,8,8,12,2,2246,1,1,1,0,0,0,0,29316,7371029 1,275,6,6,14,1,1268,1,1,1,0,0,0,0,30693,7368787 0,125,5,5,5,1,105.704,1,0,1,0,0,0,0,20661,7337545 1,193,8,8,11,2,1063,1,1,1,0,0,0,0,29141,7279077 1,1,6,6,11,0,1236,1,1,0,1,0,0,0,879,325151 1,116,8,8,14,0,1209,1,1,0,1,0,0,0,17751,5529657 0,39,7,7,11,1,1128,1,1,1,0,0,0,0,15044,5643468 1,65,6,6,11,0,1209,1,1,0,1,0,0,0,9902,2612669 0,170,6,7,2,0,105.704,1,1,1,0,0,0,0,19167,5195321

P.S. Python 2.7.12 :: Debian JessieのAnacondaカスタム（64ビット）

Answer 1

私はあなたのコードを行ごとに見直していません。ここでエラーにコメントです：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,15) (16,)

エラーが暗示するように、あなたは互換性のない2つのベクトルでX = X - self.mean_放送しようとしています。放送用のルールは私が発生したエラーを検索し、this

の表情を持ってお勧めします各ベクトルの最後の次元の軸の長さが一致しなければならないことである（ここでは15と1）または両方が1

する必要があります