x_data = load_digits().data怎么转为四维
时间: 2024-05-15 19:17:36 浏览: 13
数组?
可以使用NumPy的reshape方法来将x_data数组转换为四维数组。假设每个样本的形状为(8,8),则可以这样写:
```
import numpy as np
x_data = load_digits().data
x_data = x_data.reshape(-1, 8, 8, 1)
```
其中-1表示自动计算样本数量。reshape方法会将原数组的元素按照新的形状重新排列,并返回一个新的数组对象。这里通过添加一个维度,将原数组从二维转换为四维数组。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)
在你提供的代码中,有一些问题需要修改才能正确运行。
首先,你在定义 `clf` 时缺少了 `KMeans` 这个类的名字,应该改为:
```python
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
```
接着,你需要用 `clf.fit()` 方法来拟合模型,而不是 `clf.load_digits()`。
最后,你可以使用 `homogeneity_completeness_v_measure()` 方法来计算聚类结果的完整性、同质性和V-measure值。需要注意的是,这个方法需要传入真实标签和预测标签两个参数,因此我们需要用 `clf.predict(digits_X)` 来获取预测标签。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import *
from sklearn.cluster import *
digits = load_digits()
digits_X = digits.data
digits_y = digits.target
n_clusters = 10
clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
clf.fit(digits_X)
result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.predict(digits_X))
print("Homogeneity: {:.3f}, Completeness: {:.3f}, V-measure: {:.3f}".format(result[0], result[1], result[2]))
```
希望这个回答对你有所帮助!
digits = load_digits() X = digits.data y = digits.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
这段代码是用来加载手写数字数据集,并将数据集分成训练集和测试集。具体解释如下:
- `load_digits()` 函数是 sklearn 中的一个数据集加载函数,用于加载手写数字数据集。
- `digits.data` 是手写数字数据集中所有样本的特征数据,即图片的像素值。
- `digits.target` 是手写数字数据集中所有样本的标签数据,即图片代表的数字。
- `train_test_split` 函数是 sklearn 中的一个数据集划分函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。
- `test_size=0.2` 表示将数据集划分为训练集和测试集的比例,即测试集占总数据集的比例为 0.2。
- `random_state=42` 表示随机数生成器的种子,用于保证每次运行代码时划分的训练集和测试集相同。
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