sns.boxplot(data=df_pca, palette="cubehelix") plt.show() kmeans_set = {"init":"random", "n_init":10, "max_iter":300, "random_state":42}

这段代码使用了Python中的seaborn库和matplotlib库，用于绘制基于PCA降维后的数据的箱线图。其中，sns.boxplot()函数用于绘制箱线图，参数data表示数据集，palette表示调色板。plt.show()函数用于显示图像。另外，kmeans_set是一个字典类型的变量，包含了K-Means聚类算法的一些参数设置，其中init表示初始化方法，n_init表示初始化次数，max_iter表示最大迭代次数，random_state表示随机种子。这些参数可以用于K-Means聚类算法的训练过程中。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=df_pca, palette="cubehelix")
plt.show()

# K-Means聚类算法参数设置
kmeans_set = {"init":"random", "n_init":10, "max_iter":300, "random_state":}