sample, target_classify = ds.make_blobs(SAMPLE_NUM, n_features=FEATURE_NUM, centers=CLASS_NUM, random_state=3)

这段代码使用了`make_blobs`函数生成了一个具有多个类别的人工数据集。下面我将对这段代码进行解释：

sample, target_classify = ds.make_blobs(SAMPLE_NUM, n_features=FEATURE_NUM, centers=CLASS_NUM, random_state=3)

- `ds`是一个表示sklearn.datasets模块的别名或者是导入的模块对象。
- `make_blobs`是`sklearn.datasets`模块中的一个函数，用于生成人工数据集。
- `SAMPLE_NUM`是生成的样本数量。
- `n_features`是每个样本的特征数量。
- `centers`是生成的类别数量。
- `random_state`是控制数据集生成的随机种子。

这段代码的作用是使用`make_blobs`函数生成一个具有多个类别的人工数据集。生成的数据集包含两个部分：`sample`和`target_classify`。

- `sample`是一个二维数组，形状为`(SAMPLE_NUM, FEATURE_NUM)`，表示生成的样本数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
- `target_classify`是一个一维数组，形状为`(SAMPLE_NUM,)`，表示生成的样本对应的类别标签。

你可以根据需要使用这个生成的数据集进行蚁群聚类算法或其他聚类算法的实现。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

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def wenda(): user = current_user daan = "" if request.method == "GET": key = request.args.get("key", "") if key: try: res_classify = CLASSIFIER.classify(key) print(res_classify) if not res_classify: return render_template('wenda.html', user=current_user, daan="没有找到答案") res_sql = PARSER.parser_main(res_classify) final_answers = SEACHER.search_main(res_sql) if final_answers: daan = '\n'.join(final_answers) else: daan = "没有找到答案" except Exception as e: print(e) daan = "没有找到答案" return render_template('wenda.html', user=current_user , daan=daan)

这段代码定义了一个函数`wenda()`，它接收当前用户对象`current_user`和一个空字符串`daan`作为参数。当请求方法为GET时，从请求参数中获取`key`值，然后使用`CLASSIFIER`对象对`key`进行分类（可能是文本分类），并打印分类结果。如果分类结果为空，则返回一个包含`"没有找到答案"`的HTML页面。否则，使用`PARSER`对象对分类结果进行解析，生成SQL查询语句，并使用`SEACHER`对象执行查询操作。如果查询结果不为空，则将多个答案拼接成一个字符串，使用换行符分隔。否则，返回一个包含`"没有找到答案"`的HTML页面。最终，将`daan`变量的值传递给模板，并渲染HTML页面。

class ChatBotGraph: def __init__(self): self.classifier = QuestionClassifier() self.parser = QuestionPaser() self.searcher = AnswerSearcher() def chat_main(self, sent): answer = "您好！我是民航知识助手小民，希望可以帮到您。如果没答上来，可联系我。祝您身体棒棒！" res_classify = self.classifier.classify(sent) print(res_classify) if not res_classify: results = searcher.find("question", sent) print(results) if results.__len__() > 0: for hit in results: return hit['answer'] else: return answer res_sql = self.parser.parser_main(res_classify) final_answers = self.searcher.search_main(res_sql, res_classify) if not final_answers: return answer else: return '\n'.join(final_answers)

这是一个基于问答系统的聊天机器人实现，主要分为三个部分：

1. QuestionClassifier：问题分类器，用于对用户输入的问题进行分类，判断其属于哪个领域或类型的问题，以便后续处理。

2. QuestionPaser：问题解析器，用于解析用户输入的问题，抽取出其中的关键信息，构成相应的 SQL 查询语句。

3. AnswerSearcher：答案检索器，根据解析出的 SQL 查询语句，在数据库中检索相关答案，并返回给用户。

在 chat_main() 函数中，首先使用 QuestionClassifier 对用户输入的问题进行分类，如果分类结果为空，则使用 AnswerSearcher 在数据库中查找相关答案。如果分类结果不为空，则使用 QuestionPaser 对问题进行解析，得到相应的 SQL 查询语句，并使用 AnswerSearcher 在数据库中查找相关答案。最终将检索到的答案返回给用户。如果没有检索到答案，则返回一个默认的问候语。