自编码实现 Kmeans 聚类 步骤 1:读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 步骤 2:按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理(取 K=2)(注意: 不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似的类和函数),并输出聚类 结果(各样本的所属簇编号,以及各簇的聚类中心向量) 步骤 3:调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化 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 4: 调 用 sklearn 库 中 的 rand_score 、 fowlkes_mallows_score 、 davies_bouldin_score 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,是否相同,如有不同其可能原因。 步骤5:寻找最佳聚类数 K。取 K=2~8 分别进行 Kmeans 聚类,并计算每种 K 取值时的 DBI 指标(也可以采用轮廓分数),画出折线图,并找出最佳 K 值。 提示:轮廓分数(越大越好)的计算可调用 sklearn 库的 silhouette_score 函数 from sklearn.metrics import silhouette_score

时间: 2024-03-18 17:44:31 浏览: 78
好的,我明白了,以下是回答: 自编码实现 Kmeans 聚类的步骤如下: 步骤 1:读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集。 步骤 2:按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理(取 K=2)(注意:不得直接调用 sklearn 或其他库中的 Kmeans 或类似的类和函数),并输出聚类结果(各样本的所属簇编号,以及各簇的聚类中心向量)。 步骤 3:调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出(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 4:调用 sklearn 库中的 rand_score、fowlkes_mallows_score、davies_bouldin_score 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,是否相同,如有不同其可能原因。 步骤 5:寻找最佳聚类数 K。取 K=2~8 分别进行 Kmeans 聚类,并计算每种 K 取值时的 DBI 指标(也可以采用轮廓分数),画出折线图,并找出最佳 K 值。提示:轮廓分数(越大越好)的计算可调用 sklearn 库的 silhouette_score 函数 from sklearn.metrics import silhouette_score。 具体实现步骤如下: 1. 首先,我们需要读入PCA降维后的二维鸢尾花数据集。 2. 然后,按照Kmeans算法的描述,我们需要完成数据集的聚类处理,取K=2。具体步骤如下: a. 随机选择K个样本作为聚类中心。 b. 对于每个样本,计算其到K个聚类中心的距离,将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。 c. 对于每个簇,重新计算其聚类中心。 d. 重复步骤b和c,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。 3. 输出聚类结果,包括各样本的所属簇编号和各簇的聚类中心向量。 4. 调用matplotlib的scatter函数,将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出,并用不同颜色表示不同簇内的样本。 5. 调用sklearn库中的rand_score、fowlkes_mallows_score、davies_bouldin_score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,看是否相同。 6. 寻找最佳聚类数K,取K=2~8分别进行Kmeans聚类,并计算每种K取值时的DBI指标(也可以采用轮廓分数),画出折线图,并找出最佳K值。 以上就是自编码实现Kmeans聚类的全部步骤,希望能对你有所帮助。
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