import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"] X = data[feature_columns] # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(X) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ # 获取实际类别(如果有的话) actual_labels = data['Vulnerability grade'] # 计算混淆矩阵 confusion_mat = confusion_matrix(actual_labels, labels) # 绘制热力图 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="YlGnBu") plt.xlabel('Predicted Labels') plt.ylabel('Actual Labels') plt.title('Confusion Matrix') plt.show()
时间: 2024-04-10 15:31:04 浏览: 28
这段代码使用了 pandas、sklearn 和 seaborn 库来进行数据聚类和绘制混淆矩阵的热力图。
在代码中,你需要确保以下几点:
1. 你已经安装了 pandas、sklearn 和 seaborn 库,并正确导入了所需的模块。
2. Excel 数据文件的路径和名称正确,并且包含了所需的数据列。
3. 你已经定义了特征列名字的列表 `feature_columns`。
4. 你已经定义了 DBSCAN 算法的参数,如 `eps` 和 `min_samples`。
5. 实际的类别标签存储在数据集的某一列中,通过 `data['Vulnerability grade']` 来访问。
如果以上条件满足,你可以运行这段代码来进行聚类和绘制混淆矩阵的热力图。热力图将显示预测标签和实际标签之间的混淆矩阵。
注意:确保已经正确安装并配置了 matplotlib 库,以便在图表中显示标题和标签。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans
这段代码导入了pandas、numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster库,其中sklearn.cluster库中包括了DBSCAN和KMeans聚类算法。pandas和numpy库常用于数据处理和科学计算,matplotlib.pyplot库常用于数据可视化。你可以通过这些库来进行数据分析和聚类操作。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。
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