plt.scatter(x[y_kmeans==0,0], x[y_kmeans==0,1],s=100,c='red',label='Standard')

这行代码使用了 Matplotlib 库中的 scatter() 函数来绘制散点图。

其中，x 是一个二维数组，表示数据点的坐标；y_kmeans 是一个一维数组，表示每个数据点所属的聚类中心；0 表示第一个聚类中心，1 表示第二个聚类中心，以此类推。

参数 s 表示散点的大小，c 表示散点的颜色。

label 参数表示每个聚类中心的标签，用于生成图例。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

这段代码已经完成了 KMeans 聚类算法对鸢尾花数据集的分类，但是可以对其进行以下改进：

1. 使用更多的特征进行聚类，以提高聚类效果。
2. 对聚类结果进行评估，以确定最佳的聚类数。
3. 对聚类结果进行可视化，以更直观地展现聚类效果。

以下是改进后的代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.cluster import KMeans 
from sklearn.decomposition import PCA 

# 加载鸢尾花数据集 
iris = load_iris() 
X = iris.data  # 取所有特征

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

# 确定最佳聚类数
inertias = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), inertias, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

# 进行Kmeans聚类划分
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 
labels = kmeans.labels_

# 绘制散点图
plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') 
plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') 
plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') 
plt.xlabel('PCA Component 1') 
plt.ylabel('PCA Component 2') 
plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') 
plt.legend() 
plt.show()

改进后的代码使用了所有特征进行聚类，并对数据进行了 PCA 降维，以便在二维平面上进行可视化。同时，代码还使用了肘部法则确定最佳聚类数，并在可视化结果中添加了标题和图例，以更好地展现聚类效果。

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

可以优化代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import datetime

# 导入数据集
start = datetime.datetime.now()     #计算程序运行时间
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
X_train = mnist.train.images
y_train = mnist.train.labels
X_test = mnist.test.images
y_test = mnist.test.labels

# PCA降维
pca = PCA(n_components=10)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# 输出因子负荷量
print("PCA降维后的因子负荷量为：")
print(pca.components_)

# 可视化
plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1))
plt.show()

# K-means聚类
kmeans_centers = []
# 用于存储初始类中心
for i in range(10):
    idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0]  # 获取第i类数字的索引列表
    sample_idx = np.random.choice(idx)  # 随机指定一个样本作为初始类中心
    kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx])  # 将初始类中心添加到列表中
    
kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1)
kmeans.fit(X_train_pca)

# 计算分类错误率
y_pred = kmeans.predict(X_test_pca)
acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred)
print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc))

# 计算程序运行时间
end = datetime.datetime.now()
print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")

输出结果中包含了PCA降维后的因子负荷量，即`pca.components_`。