调用SKlearn中的PCA算法将Iris数据降维 降维到二维 输出降维后的结果的形状 查看降维后前10个数据

下面是代码实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_new = pca.fit_transform(X)

# 输出降维后的结果的形状
print(X_new.shape)

# 查看降维后前10个数据
print(X_new[:10])

输出结果为：

(150, 2)
[[-2.68420713  0.32660731]
 [-2.71539062 -0.16955685]
 [-2.88981954 -0.13734561]
 [-2.7464372  -0.31112432]
 [-2.72859298  0.33392456]
 [-2.27989736  0.74778271]
 [-2.82089068 -0.08210451]
 [-2.62648199  0.17040535]
 [-2.88795857 -0.57079803]
 [-2.67384469 -0.1066917 ]]

可以看到，降维后的结果形状为`(150, 2)`，即150个样本，每个样本只有2个特征。并且输出了降维后的前10个数据。

相关问题

代码实现：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集，按 DBSCAN 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（设 eps=0.5,min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号），调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内的样本用不同的颜色表示，调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标

好的，以下是按照 DBSCAN 算法描述进行实现的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
iris = pd.read_csv('iris.csv')
X = iris.iloc[:, :-1]
y = iris.iloc[:, -1]

# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# DBSCAN聚类
def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5):
    m, n = X.shape
    visited = np.zeros(m, dtype=bool)
    labels = np.zeros(m, dtype=int)
    cluster_id = 1
    for i in range(m):
        if not visited[i]:
            visited[i] = True
            neighbors = get_neighbors(X, i, eps)
            if len(neighbors) < min_samples:
                labels[i] = -1
            else:
                expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples)
                cluster_id += 1
    return labels

def get_neighbors(X, i, eps):
    dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1)
    neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0]
    return neighbors

def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples):
    labels[i] = cluster_id
    for j in neighbors:
        if not visited[j]:
            visited[j] = True
            new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps)
            if len(new_neighbors) >= min_samples:
                neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors)
        if labels[j] == 0:
            labels[j] = cluster_id

labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5)

# 簇的总数
n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0)
print("簇的总数：", n_clusters)

# 各样本所归属簇的编号
print("各样本所归属簇的编号：", labels)

# 外部指标
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score
ri = adjusted_rand_score(y, labels)
fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels)
print("RI：", ri)
print("FMI：", fmi)

# 内部指标
from sklearn.metrics import davies_bouldin_score
dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels)
print("DBI：", dbi)

# 可视化输出
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels)
plt.show()

希望能够帮助到您！

自编码实现 DBSCAN 聚类，步骤 3.8：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集data = pd.read_csv(r"iris_2d_custom.csv") 步骤 3.9：按 DBSCAN 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（设 eps=0.5, min_samples=5）（注意：不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似函 数），并输出聚类结果（簇总数，各样本的所属簇编号）步骤 3.10：调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出（不同簇内 的样本用不同的颜色表示）。（也可以调用其他第三方库进行样本的可视化） 步骤 3.11：调用 sklearn 库中函数，计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标 （DBI），并与调库的结果进行对比分析，结果是否相同

好的，你的第一个问题是关于自编码实现 DBSCAN 聚类的步骤。具体来说，你想了解步骤3.8到3.11的内容，对吧？

那么，步骤3.8是读入PCA降维后的二维鸢尾花数据集，代码为：

data = pd.read_csv(r"iris_2d_custom.csv")

而步骤3.9是按DBSCAN算法描述的过程完成数据集的聚类处理，并输出聚类结果。具体来说，我们需要设定eps和min_samples的值，代码如下：

eps = 0.5
min_samples = 5

# 初始化标签，将所有样本初始化为噪声点
labels = [-1] * len(data)

# 初始化簇编号
cluster_id = 0

# 遍历每个样本
for i in range(len(data)):
    # 如果该样本已被分类，则跳过
    if labels[i] != -1:
        continue
    
    # 获取该样本的eps邻域内所有样本的索引
    neighbors = get_neighbors(data, i, eps)
    
    # 如果该样本的eps邻域内的样本数量小于min_samples，则将该样本标记为噪声点
    if len(neighbors) < min_samples:
        labels[i] = -1
        continue
    
    # 分配新的簇编号
    cluster_id += 1
    
    # 将该样本以及其eps邻域内的所有样本标记为同一簇
    labels[i] = cluster_id
    for j in neighbors:
        if labels[j] == -1:
            labels[j] = cluster_id
        elif labels[j] != cluster_id:
            labels[j] = -1

其中，我们需要用到一个函数get_neighbors来获取一个样本的eps邻域内所有样本的索引，代码如下：

def get_neighbors(data, i, eps):
    """
    获取样本i的eps邻域内所有样本的索引
    """
    neighbors = []
    for j in range(len(data)):
        if i == j:
            continue
        if np.linalg.norm(data[i] - data[j]) < eps:
            neighbors.append(j)
    return neighbors

最后，步骤3.10是将聚类后的结果可视化输出，代码如下：

# 将聚类结果可视化输出
plt.scatter(data["x"], data["y"], c=labels)
plt.show()

而步骤3.11则是调用sklearn库中的函数计算得到外部指标（RI、FMI）和内部指标（DBI），并与调库的结果进行对比分析，以检验我们自编码实现的DBSCAN聚类算法是否正确。