scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df)

这段代码是对 dataframe 数据 df 进行标准化处理，首先创建了一个 StandardScaler 的实例 scaler ，然后使用 fit_transform() 方法对 df 进行标准化。标准化的过程就是将每个特征的数据按照均值为0、标准差为1的正态分布进行转换，这样做的目的是将数据的尺度统一，以便于后续的处理。标准化后的数据保存在 df_scaled 中。

相关问题

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

这个错误提示表明数据集中存在缺失值或者数值过大，无法进行数据标准化，因此需要先处理数据集中的缺失值。

可以使用`pandas`库中的`fillna()`函数将缺失值填充为均值或中位数，也可以使用`dropna()`函数将包含缺失值的行或列删除。

例如，假设我们想要使用均值填充缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(df)

这样处理之后，就可以对数据进行标准化了。如果数据集中存在极大的数值，可以尝试对这些数值进行截断或者缩放，以避免数值过大的问题。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

您的代码看起来几乎是正确的，但有一点需要注意。Voronoi图是在原始数据空间中绘制的，而不是在主成分空间中。因此，在绘制Voronoi图之前，我们需要将主成分投影回原始数据空间。以下是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

# 生成示例数据
data = df.iloc[:, 1:15]

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 主成分分析
pca = PCA(n_components=5)
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled)

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data_pca)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 将主成分投影回原始数据空间
data_projected = pca.inverse_transform(data_pca)

# 绘制Voronoi图
vor = Voronoi(centers)
voronoi_plot_2d(vor)

# 绘制样本点
plt.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], c=labels)

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Voronoi Diagram')

# 显示图形
plt.show()

请确保在代码中替换`df.iloc[:, 1:15]`为您实际的数据。这段代码将绘制投影回原始数据空间后的样本点，并在Voronoi图上显示聚类结果。