N=length(x); k=(sum(y.*x)-N*mean(y)*mean(x))/(sum(x.^2)-N*mean(x)^2); b=mean(y)-k*mean(x); x_line=linspace(0,1,101); y_line=k*x_line+b; plot(x_line,y_line,'Color','r','LineWidth',1)

时间: 2023-11-23 07:05:49 浏览: 93
你想要绘制一条线性回归线来拟合数据点吗？这段代码可以实现这个目的。首先，代码计算了输入变量x的长度，并定义了变量N。接下来，通过计算公式，代码计算了线性回归的斜率k和截距b。然后，代码使用linspace函数生成0到1之间101个等间距的点，并将其存储在变量x_line中。最后，代码使用线性回归方程y = kx + b计算每个x_line对应的y值，并将结果存储在变量y_line中。最后一行代码使用plot函数绘制了x_line和y_line之间的连接线，设置颜色为红色，线宽为1。 请问有什么问题或者需要进一步的帮助吗？
相关问题

function [Y,NOISE] = add_noise(X,SNR) %加噪 NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; end

这是一个用于对信号加噪的函数。函数名为add_noise，它接受两个输入参数：原始信号X和信噪比SNR。 首先，函数生成一个与原始信号X相同大小的随机噪声NOISE，其数值服从正态分布，并且均值为0。函数通过减去噪声的均值来确保噪声是零均值的。 接着，函数计算原始信号的能量（即信号的平方和除以信号长度），并计算所需的噪声方差，以满足所需的信噪比。 然后，函数将噪声标准差缩放以匹配所需的噪声方差，并将其加到原始信号X上，得到最终的加噪信号Y。函数还返回了生成的噪声NOISE，以便后续处理使用。

解释一下如下代码nsimu = 1000 ss = length(a[,1]) ss0 = round(ss*0.8) R2 = rep(0,nsimu) for(i in 1:nsimu){ a = a[order(runif(ss)),] a0 = a[c(1:ss0),] a1 = a[-c(1:ss0),] fit0 = lm(Y~X1+X2+X3, data=a0) Y.hat = predict(fit0, a1) Y.true = a1$Y sse = sum((Y.hat-Y.true)^2) sst = sum((Y.true-mean(Y.true))^2) R2[i] = (1-sse/sst)*100 } par(mfrow = c(1,1)) boxplot(R2)

这段代码大致的功能是进行一次模拟实验，并且计算出1000次实验的R方值，并进行盒图可视化。其中，a是一个数据集，Y是因变量，X1、X2和X3是自变量。具体来说，代码中： 1. nsimu = 1000表示进行1000次实验； 2. ss = length(a[,1])表示a数据集的行数（即样本数量）； 3. ss0 = round(ss*0.8)表示将a数据集的80%作为训练集，其余20%作为测试集； 4. R2 = rep(0,nsimu)表示创建一个长度为nsimu的全零向量，用于存放后面1000次实验的R方值； 5. for(i in 1:nsimu){}是一个for循环，用于进行1000次实验； 6. a = a[order(runif(ss)),]是对a数据集进行乱序排列，使得训练集和测试集在不同实验中能够不同，从而增加实验的随机性； 7. a0 = a[c(1:ss0),]表示将前ss0个样本作为训练集； 8. a1 = a[-c(1:ss0),]表示将剩余的样本作为测试集； 9. fit0 = lm(Y~X1 X2 X3, data=a0)表示对训练集进行线性回归拟合； 10. Y.hat = predict(fit0, a1)表示用拟合模型对测试集的因变量进行预测，得到预测值； 11. Y.true = a1$Y表示得到测试集中的实际因变量值； 12. sse = sum((Y.hat-Y.true)^2)表示计算残差平方和； 13. sst = sum((Y.true-mean(Y.true))^2)表示计算总平方和； 14. R2[i] = (1-sse/sst)*100表示计算R方值（即拟合优度），并将其存入R2向量中； 15. boxplot(R2)表示对1000次实验的R方值进行盒图可视化。
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\[ r = \frac{\sum{(X-\bar{X})(Y-\bar{Y})}}{\sqrt{\sum{(X-\bar{X})^2}\sum{(Y-\bar{Y})^2}}} \] 其中，\( X \) 和 \( Y \) 是两个变量，\( \bar{X} \) 和 \( \bar{Y} \) 是它们的平均值，而 \( r \) 就是相关...
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%% Problem % % min 1/2 || x - v||^2 % s.t. x>=0, 1'x=k % if nargin < 2 k = 1; end; ft=1; n = length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; %vmax = max(v0); vmin = min(v0); if vmin < 0 f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > 10^-10 v1 = v0 - lambda_m; posidx = v1>0; npos = sum(posidx); g = -npos; f = sum(v1(posidx)) - k; lambda_m = lambda_m - f/g; ft=ft+1; if ft > 100 x = max(v1,0); break; end; end; x = max(v1,0); else x = v0; end;

这是一个最小化二次范数的问题，其中有两个约束条件：$x \geq 0$ 和 $1^T x = k$。如果没有传入 $k$ 的值，则默认为 $1$。算法会先对输入向量 $v$ 进行平移，使其平均值为 $k/n$，其中 $n$ 为 $v$ 的长度。然后算法...

function output1=DFA(DATA,win_length,order) N=length(DATA); n=floor(N/win_length); N1=n*win_length; y=zeros(N1,1); Yn=zeros(N1,1); fitcoef=zeros(n,order+1); mean1=mean(DATA(1:N1)); for i=1:N1 y(i)=sum(DATA(1:i)-mean1); end y=y'; for j=1:n fitcoef(j,:)=polyfit(1:win_length,y(((j-1)*win_length+1):j*win_length),order); end for j=1:n Yn(((j-1)*win_length+1):j*win_length)=polyval(fitcoef(j,:),1:win_length); end sum1=sum((y'-Yn).^2)/N1; sum1=sqrt(sum1); output1=sum1; 解释一下这个代码

3.将新序列y分成n个长度为win_length的子序列，并分别对每个子序列拟合一个order次多项式曲线，得到每个子序列的拟合系数fitcoef。 4.将每个子序列的拟合曲线拼接起来得到新序列Yn。 5.计算原始累加序列y与新序列...

matlab代码解释：function [x ft] = EProjSimplex_new(v, k) if nargin < 2 k = 1; end ft=1; n =length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; %vmax = max(v0); vmin = min(v0); if vmin < 0 f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > 10^-10 v1 = v0 - lambda_m; posidx = v1>0; npos = sum(posidx); g = -npos; f = sum(v1(posidx)) - k; lambda_m = lambda_m - f/g; ft=ft+1; if ft > 100 x = max(v1,0); break; end; end; x = max(v1,0); else x = v0; end;

1. 将向量 v 的所有分量减去均值，并加上 k/n，其中 n 为向量的长度。这一步的目的是将向量 v 的分量之和调整为 k； 2. 如果调整后的向量中存在负分量，则使用牛顿迭代法来求解最优的非负向量。具体来说，首先初始化...

A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); c = 9.267 * log(x1 + x2) - 33.92;求F统计量和P值，代码

SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2); SSE = sum(e.^2); % 计算F统计量和P值 k = 2; % 模型参数个数 df1 = k; % 回归自由度 df2 = n - k - 1; % 残差自由度 MSR = SSR / df1; MSE = SSE / df2; F = MSR / MSE; p = 1 - ...

#第二次作业 #26 #(1) lst=[1,2,3,4,5] square=map(lambda x:x*x,lst) print(list(square)) #(2) even=filter(lambda x:x%2==0,lst) print(list(even)) #27 #(1) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content1=file1.read() lst1=content1.split() num=list(map(int,lst1)) allnum=sum(num) print(allnum) file1.close() #(2) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=[] for i in range(1,4): l=file1.readline() num= list(map(int, l.split())) num.sort() strs=" ".join(list(map(str,num))) strs2=strs+"\n" content.append(strs2) file2=open("E:/大一/python与程序设计/file2.txt","w") file2.writelines(content) file2.close() file1.close() #(3) file1=open("E:/大一/python与程序设计/file1.txt","r") content=file1.readlines() print(len(content)) #28 from datetime import datetime as dt file3=open("E:/大一/python与程序设计/file3.txt",'r',encoding='utf-8') line1=file3.readline() content=[] for i in range(1,4): l=file3.readline().split() content.append(l) col1=[content[0][0],content[1][0],content[2][0]] col2=[content[0][1],content[1][1],content[2][1]] col3=[content[0][2],content[1][2],content[2][2]] col4=[content[0][3],content[1][3],content[2][3]] day_formate="%H:%M:%S" Time=[] Code=[] Price=[] Volume=[] for t in col1: Time.append(dt.strptime(t,day_formate)) for c in col2: Code.append(str(c)) for p in col3: Price.append(float(p)) for v in col4: Volume.append(int(v)) file3.close() #29 #(1) mean=lambda x,y,z:(x+y+z)/3 #(2) def mean(*num): if bool(num)==0: return None else: return sum(num)/len(num) #30 def fibo(n): if n==1 or n==2: return 1 else: return fibo(n-1)+fibo(n-2) #31 from math import sqrt class Point(): def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y class Line(Point): def __init__(self,p1,p2): self.p1=p1 self.p2=p2 def lenth(self): lenth=sqrt((self.p1.x-self.p2.x)**2+(self.p1.y-self.p2.y)**2) return lenth def slope(self): if self.p1.x==self.p2.x: return None else: k=(self.p1.y-self.p2.y)/(self.p1.x-self.p2.x) return k def __repr__(self): return ((self.p1),(self.p2)) p1=Point(2,3) p2=Point(5,9) line=Line(p1,p2) l_line=line.lenth() k_line=line.slope() print(f"起点(2,3)到止点（5，9）的线段长度为{l_line}，斜率为{k_line}") #32 class Point(): #(1) def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y #(2) def trans(self): return (self.y,self.x) #(3) def show(self): return print(f"该点坐标为({self.x},{self.y})") #(4) p1=Point(1,2) p1.trans() p1.show() p2=Point(3,5) p2.trans() p2.show()

length = sqrt((self.p1.x - self.p2.x) ** 2 + (self.p1.y - self.p2.y) ** 2) return length def slope(self): if self.p1.x == self.p2.x: return None else: k = (self.p1.y - self.p2.y) / (self.p1.x ...

all_scores = []; n_samples = length(labels); n_class = length(unique(labels)); K = length(W); scores = cell(K,1); max_scores = zeros(K, n_samples); tmp_label = zeros(K, n_samples); for j=1:K projected_X = X * W{j}; scores{j} = projected_X * Y; [max_scores(j,:),tmp_label(j,:)] = max(scores{j}'); end [best_scores,best_idx] = max(max_scores,[],1); label_idx = sub2ind(size(tmp_label), best_idx, 1:n_samples); predict_label = tmp_label(label_idx); %compute the confusion matrix label_mat = sparse(labels,1:n_samples,1,n_class,n_samples); predict_mat = sparse(predict_label,1:n_samples,1,n_class, n_samples); conf_mat = label_mat * predict_mat'; conf_mat_diag = diag(conf_mat); n_per_class = sum(label_mat'); %mean class accuracy mean_class_accuracy = sum(conf_mat_diag ./ n_per_class') / n_class; %per sample accuracy mean_sample_accuracy = sum(conf_mat_diag) / n_samples;

首先，定义了一些变量，包括得分列表（all_scores）、样本数量（n_samples）和类别数量（n_class），以及一个矩阵W的长度（K）。 然后，创建了一些空的变量，包括得分矩阵（scores）、最大得分矩阵（max_scores）和...

x=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%%solve(sh)%%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%%solve(sh)%%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei利用此代码实现多个总体的bayes判别（假定各个总体的协方差相等）

dnorm(x, mean=mu, sd=sqrt(diag(sh))) } bayes_classifier <- function(x, prior_prob, mu, sh) { # 贝叶斯分类器 post_prob <- prior_prob * apply(mu, 1, function(m) cond_pdf(x, m, sh)) post_prob / sum...

set.seed(0) n = 50 p = 30 x = matrix(rnorm(n*p),nrow=n) bstar = c(runif(30,0.5,1)) mu = as.numeric(x%*%bstar) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) hist(bstar,breaks=30,col="gray",main="", xlab="True coefficients") library(MASS) set.seed(1) R = 100 nlam = 60 lam = seq(0,25,length=nlam) fit.ls = matrix(0,R,n) fit.rid = array(0,dim=c(R,nlam,n)) err.ls = numeric(R) err.rid = matrix(0,R,nlam) for (i in 1:R) { cat(c(i,", ")) y = mu + rnorm(n) ynew = mu + rnorm(n) a = lm(y~x+0) bls = coef(a) fit.ls[i,] = x%*%bls err.ls[i] = mean((ynew-fit.ls[i,])^2) aa = lm.ridge(y~x+0,lambda=lam) brid = coef(aa) fit.rid[i,,] = brid%*%t(x) err.rid[i,] = rowMeans(scale(fit.rid[i,,],center=ynew,scale=F)^2) } aveerr.ls = mean(err.ls) aveerr.rid = colMeans(err.rid) bias.ls = sum((colMeans(fit.ls)-mu)^2)/n var.ls = sum(apply(fit.ls,2,var))/n bias.rid = rowSums(scale(apply(fit.rid,2:3,mean),center=mu,scale=F)^2)/n var.rid = rowSums(apply(fit.rid,2:3,var))/n mse.ls = bias.ls + var.ls mse.rid = bias.rid + var.rid prederr.ls = mse.ls + 1 prederr.rid = mse.rid + 1 bias.ls var.ls p/n prederr.ls aveerr.ls cbind(prederr.rid,aveerr.rid) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,prederr.rid,type="l", xlab="Amount of shrinkage",ylab="Prediction error") abline(h=prederr.ls,lty=2) text(c(1,24),c(1.48,1.48),c("Low","High")) legend("topleft",lty=c(2,1), legend=c("Linear regression","Ridge regression")) par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) plot(lam,mse.rid,type="l",ylim=c(0,max(mse.rid)), xlab=expression(paste(lambda)),ylab="") lines(lam,bias.rid,col="red") lines(lam,var.rid,col="blue") abline(h=mse.ls,lty=2) legend("bottomright",lty=c(2,1,1,1), legend=c("Linear MSE","Ridge MSE","Ridge Bias^2","Ridge Var"), col=c("black","black","red","blue")) 为每句代码加上注释解释

x = matrix(rnorm(n*p),nrow=n) # 生成真实系数向量 bstar bstar = c(runif(30,0.5,1)) # 通过矩阵乘法得到因变量 mu mu = as.numeric(x%*%bstar) # 绘制真实系数的直方图 par(mar=c(4.5,4.5,0.5,0.5)) hist...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

function x=modulation2ask(a,fc,r) n=2000; i=linspace(0,1,n);% 生成0到1之间的n个等间距采样点 x1=sin(2*pi*i*fc/r);% 生成载波信号 an=length(a); x0=zeros(size(an*n)); % 生成长度为an*n的全零向量 for j=1:an if a(j) y=x1; else y=x0; end x(1,(j-1)*n+1:j*n)=y;% 将生成的信号拼接起来 end nn=(1:length(x))/n;% 生成时间序列 plot(nn,x);grid on;xlabel('2ASK已调制信号'); %设计2ASK相干解调程序如下： deat=x; for j=1:an deat(1,(j-1)*n+1:j*n)=x(1,(j-1)*n+1:j*n).*x1; end subplot(233); plot(nn,deat);grid;xlabel('2ASK解调 1-与载波相乘'）; deat=deat-mean(deat); 接着写出后续代码

s=sum(deat1((j-1)*n+1:j*n));% 对每一个调制信号段进行积分 if s>0.5*n % 由于在解调时信号进行了归一化，所以这里的阈值为0.5*n dem(j)=1; end end subplot(235);stem(dem);grid on;xlabel('解调后的二进制...

看下这段代码有什么问题：function yPred= svm_fitness3(x, X, Y) model = fitcsvm(X, Y, 'BoxConstraint', x(1), 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', x(2:end)); yPred = predict(model, X); accuracy = sum(yPred == Y) / length(Y); yPred = -1 * accuracy; % 转换为最小化问题

2. 这个适应度函数将数据集X作为参数传递给fitcsvm()函数，这意味着每次调用适应度函数时都会重新拟合整个数据集，这会非常耗时。可以考虑在外部定义模型并将其作为参数传递给适应度函数，以避免重复拟合。 3. 适应...

% 已知数据 x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56]; y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45]; c = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800]; % 取对数 ln_c = log(c); % 构造二次函数 fun = @(p,x) (p(1) - sum((x(:,1)-p(2)).^2/p(3)^2 + (x(:,2)-p(4)).^2/p(3)^2)); % 初始参数 p0 = [max(ln_c), mean(x), std([x,y]), mean(y)]; % 设置下限 lb = [0, min(x), 0, min(y)]; ub = [Inf, max(x), max([std(x), std(y)]), max(y)]; if length(ln_c) ~= length(x) error('ln_c 和 x 的长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, x, ln_c, lb, ub, options); % 输出结果 x0 = p(2); y0 = p(4); c0 = exp(p(1)); sigma = p(3); fprintf('污染源位置：(%f,%f)\n', x0, y0); fprintf('初始浓度：%f\n', c0); fprintf('扩散程度：%f\n', sigma); % 绘制浓度分布图像 [X,Y] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y)); C = c0 * exp(-((X-x0).^2+(Y-y0).^2)/(2*sigma^2)); contourf(X,Y,C); colorbar; xlabel('x'); ylabel('y'); title('浓度分布图像');如何改进这串代码

if length(ln_c) ~= length(x) || length(y) ~= length(c) error('数据长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, [x', y'], ln_c, lb, ub, options); ...

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()从聚类算法的评价指标对结果进行分析

1. SSE（Sum of Squared Errors）：簇内误差平方和，即簇内各点到簇中心的距离平方和，SSE越小表示簇内数据越紧密。 2. Silhouette Coefficient（轮廓系数）：用于衡量样本聚类的密集程度，取值范围在[-1,1]之间，...

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