from sklearn import datasets from sklearn.cluster import KMeans iris=datasets.load_iris() X=iris.data y=iris.target clf=KMeans(n_clusters=3) model=clf.fit(X) predicted=model.predict(X) print('the predicted result:\n',predicted) print("the real answer:\n",y)解释代码
时间: 2023-06-09 08:06:03 浏览: 57
这段代码是使用 scikit-learn 库来进行聚类分析,具体地,它使用了 K-Means 聚类算法对鸢尾花数据集进行了聚类。首先使用 `load_iris()` 函数从库中载入鸢尾花数据集,然后将样本特征数据赋值给 `X`,将样本标签数据赋值给 `y`。接着,创建了一个 KMeans 的聚类器对象,通过 `fit()` 方法训练该聚类器,并使用 `predict()` 方法预测数据集中每个样本所属的簇编号。最后,将预测结果与真实标签进行比较并输出。这段代码的目的是探索如何使用 scikit-learn 库进行聚类分析。
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!
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载莺尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 创建 KMeans 模型并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0) kmeans.fit(X) # 打印簇中心点的坐标 print(kmeans.cluster_centers_) # 打印每个数据点所属的簇 print(kmeans.labels_) from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 加载莺尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 创建决策树分类器并拟合数据 clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0) clf.fit(X, y) # 绘制决策树 plt.figure(figsize=(20,10)) plot_tree(clf, filled=True) plt.show(),怎么调整决策树图片大小
要调整决策树图片的大小,可以在调用`plt.figure()`函数时指定`figsize`参数来设置图片的尺寸。例如,将`figsize`参数设置为`(width, height)`的元组即可调整图片的大小。下面是示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载莺尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建决策树分类器并拟合数据
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)
# 绘制决策树并调整图片大小
plt.figure(figsize=(10, 8))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()
```
以上代码中,通过将`figsize`参数设置为`(10, 8)`来调整决策树图片的大小。你可以根据实际需要调整`figsize`参数的值。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)