X, y = load_digits(return_X_y=True)

这段代码使用Scikit-learn库中的`load_digits`函数加载手写数据集。通过设置`return_X_y=True`，该函数将返回特征矩阵`X`和目标向量`y`。

`X`是一个二维数组，形状为`(n_samples, n_features)`，其中每一行表示一个手写数字样本，每一列表示一个特征（像素）。每个特征的值代表了对应像素的灰度值。

`y`是一个一维数组，形状为`(n_samples,)`，其中每个元素表示对应手写数字样本的目标类别或标签。

这个数据集总共包含1797个手写数字样本，每个样本由8x8的像素网格表示。目标类别是0到9的整数，表示对应的手写数字。

你可以使用这个数据集来训练机器学习模型，例如分类器，来识别手写数字。

如果你想了解更多关于`load_digits`函数和手写数字数据集的信息，可以参考Scikit-learn官方文档：
- `load_digits`: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html

相关问题

对于手写数字数据集 from sklearn import datasets X,y = load_digits(return_X_y= True) #手写数字数据集 使用sklearn中的sklearn.neural_network.MLPClassifier模块，训练神经网络完成分类任务，其中50%数据用于训练模型，30%用于验证模型，20%数据用于测试模型，完成一下分析： 1)实例化并训练模型，选择合适区间，使用验证集进行网格调参（如学习率，批大小，循环次数，神经网络架构等）。 2)记录不同架构的

手写数字数据集是一个在scikit-learn模块中预置的数据集。调用load_digits函数可以将手写数字数据集载入到程序中，其中参数return_X_y可以指定是否返回数据特征矩阵和标签向量。X变量是数据特征矩阵，y变量是标签向量。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_digits data, labels = load_digits(return_X_y=True) (n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数： {n_features}") print(data[:2]) from time import time from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ？？编程使用PCA分解，得到10个主成分，放到变量 components 中--------------------------- pca = PCA(n_components=10) components = pca.fit_transform(data) ###------------------------------------------------------------------------- ### 创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程 选择保持 98%的信息的PCA模型，用名为pca的变量表示 ---------- pca = PCA(n_components=0.98) ###------------------------------------------------------------------- ###创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ###??编程 创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ }可以选择不同的KMeans的参数对digits进行聚类，比较实验结果，并选择一个针对此问题的最好模型

这份代码是用数字数据集（load_digits）进行 KMeans 聚类和 PCA 降维后再聚类的实验，可以通过调整 KMeans 的参数来比较不同实验结果，最终选择最好的模型。

第一部分是载入数据集并展示基本信息：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
from sklearn.datasets import load_digits 

data, labels = load_digits(return_X_y=True) 
(n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size 

print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数： {n_features}") 
print(data[:2])

第二部分是使用 KMeans 进行聚类，并计算惯性(inertia)：

from time import time 
from sklearn.pipeline import make_pipeline 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from sklearn.cluster import KMeans 

kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) 

### 创建管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

第三部分是使用 PCA 进行降维，并使用 KMeans 进行聚类：

from sklearn.decomposition import PCA 

### 编程使用PCA分解，得到10个主成分，放到变量 components 中
pca = PCA(n_components=10) 
components = pca.fit_transform(data) 

### 创建KMeas对象 
kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) 

### 创建管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

第四部分是选择保持 98% 信息的 PCA 模型，并使用 KMeans 进行聚类：

from sklearn.decomposition import PCA 

### 编程选择保持 98%的信息的PCA模型，用名为pca的变量表示
pca = PCA(n_components=0.98) 

### 创建KMeas对象 
kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) 

### 编程创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

最后，可以通过比较不同实验结果，选择最好的模型。