提供已经实现好的代码进行测试
时间: 2024-03-13 09:43:44 浏览: 28
好的,下面是使用Python实现四种聚类算法的代码,以及使用UCI数据集进行测试的代码。请注意,在运行这些代码之前,你需要安装相关的Python库:scikit-learn, pandas, numpy 和 matplotlib。
K-means聚类算法代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 构建模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['sepal width (cm)'], c=kmeans.labels_)
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.show()
```
K-中心聚类算法代码:
```python
from sklearn_extra.cluster import KMedoids
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 构建模型
kmedoids = KMedoids(n_clusters=3)
kmedoids.fit(data)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['sepal width (cm)'], c=kmedoids.labels_)
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.show()
```
层次聚类算法代码:
```python
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 构建模型
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
agg.fit(data)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['sepal width (cm)'], c=agg.labels_)
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.show()
```
密度聚类算法代码:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 构建模型
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)
# 可视化聚类结果
plt.scatter(data['sepal length (cm)'], data['sepal width (cm)'], c=dbscan.labels_)
plt.xlabel('sepal length (cm)')
plt.ylabel('sepal width (cm)')
plt.show()
```
使用UCI数据集进行测试的代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans, KMedoids, AgglomerativeClustering, DBSCAN
from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
wine = load_wine()
data = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
# 构建模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmedoids = KMedoids(n_clusters=3)
agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
# 聚类并可视化结果
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
# K-means
kmeans.fit(data)
axs[0, 0].scatter(data['alcohol'], data['malic_acid'], c=kmeans.labels_)
axs[0, 0].set_title('K-means')
# K-中心
kmedoids.fit(data)
axs[0, 1].scatter(data['alcohol'], data['malic_acid'], c=kmedoids.labels_)
axs[0, 1].set_title('K-medoids')
# 层次
agg.fit(data)
axs[1, 0].scatter(data['alcohol'], data['malic_acid'], c=agg.labels_)
axs[1, 0].set_title('Agglomerative')
# 密度
dbscan.fit(data)
axs[1, 1].scatter(data['alcohol'], data['malic_acid'], c=dbscan.labels_)
axs[1, 1].set_title('DBSCAN')
plt.show()
```
这些代码可以帮助你实现并测试这四种聚类算法的性能。如果你需要使用不同的数据集,请将代码中的 `load_iris()` 或 `load_wine()` 替换为你需要使用的数据集。
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