用python实现手写体聚类分析实验

在Python中实现手写体聚类分析通常涉及到数字识别（如MNIST数据集）或图像处理技术。以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据准备**：首先，需要导入必要的库，如`numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`等。如果使用MNIST数据集，可以利用`keras.datasets`或`tensorflow.keras.datasets`加载预处理过的图片。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from keras.datasets import mnist

2. **数据预处理**：下载并加载MNIST数据，然后将图片转换为一维向量表示以便于聚类。可以采用灰度化、归一化等步骤。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255

3. **选择算法**：在这里，我们通常使用K-means算法，它可以自动发现数据集中的自然聚类。

kmeans = KMeans(n_clusters=10) # 假设我们有10种手写数字
clusters = kmeans.fit_predict(x_train)

4. **可视化结果**：将聚类后的数据点绘制出来，帮助理解聚类效果。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_train[clusters==0, 0], x_train[clusters==0, 1], label='Cluster 1')
# ... 绘制其他簇...
plt.legend()
plt.show()

5. **评估**：查看聚类结果与真实标签之间的对比，可以通过计算混淆矩阵或调整轮廓系数等指标来评估。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, adjusted_rand_score
print(confusion_matrix(y_train, clusters))