计算外部指标 rand_index = rand_score(iris_target, clusters) fmi = fowlkes_mallows_score(iris_target, clusters)，其中iris_target是什么意思，未解析的引用 'iris_target'怎么办

iris_target是指鸢尾花数据集中每个样本所属的真实类别标签，如果出现未解析的引用 'iris_target'，则需要先定义iris_target数组或列表并赋值。可以使用sklearn库中的load_iris函数加载鸢尾花数据集，并获取真实类别标签，示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 获取真实类别标签
iris_target = iris.target

在上述代码中，iris_target即为鸢尾花数据集中每个样本的真实类别标签。clusters是聚类算法得到的类别标签，可以使用不同的聚类算法进行计算，例如K-means等。然后，可以用rand_score和fowlkes_mallows_score函数计算rand_index和fmi指标，示例代码如下：

from sklearn.metrics import rand_score, fowlkes_mallows_score

# 计算rand_index和fmi指标
rand_index = rand_score(iris_target, clusters)
fmi = fowlkes_mallows_score(iris_target, clusters)

其中，rand_index和fmi分别为计算得到的外部评价指标。

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据集 iris = pd.read_csv('iris_pca.csv') X = iris.iloc[:, :-1] y = iris.iloc[:, -1] # PCA降维 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) # DBSCAN聚类 def dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5): m, n = X.shape visited = np.zeros(m, dtype=bool) labels = np.zeros(m, dtype=int) cluster_id = 1 for i in range(m): if not visited[i]: visited[i] = True neighbors = get_neighbors(X, i, eps) if len(neighbors) < min_samples: labels[i] = -1 else: expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples) cluster_id += 1 return labels def get_neighbors(X, i, eps): dists = np.sum((X - X[i]) ** 2, axis=1) neighbors = np.where(dists < eps ** 2)[0] return neighbors def expand_cluster(X, i, neighbors, visited, labels, cluster_id, eps, min_samples): labels[i] = cluster_id for j in neighbors: if not visited[j]: visited[j] = True new_neighbors = get_neighbors(X, j, eps) if len(new_neighbors) >= min_samples: neighbors = np.union1d(neighbors, new_neighbors) if labels[j] == 0: labels[j] = cluster_id labels = dbscan(X_pca, eps=0.5, min_samples=5) # 簇的总数 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) print("簇的总数：", n_clusters) # 各样本所归属簇的编号 print("各样本所归属簇的编号：", labels) # 外部指标 from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score ri = adjusted_rand_score(y, labels) fmi = fowlkes_mallows_score(y, labels) print("RI：", ri) print("FMI：", fmi) # 内部指标 from sklearn.metrics import davies_bouldin_score dbi = davies_bouldin_score(X_pca, labels) print("DBI：", dbi) # 可视化输出 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.show(),请为我分析这段代码的运行结果

这段代码首先使用PCA对iris数据集进行降维，将数据降到了2维。然后使用自己实现的DBSCAN聚类算法对降维后的数据进行聚类，其中eps和min_samples是DBSCAN算法的超参数。聚类完成后，输出簇的总数和各样本所归属簇的编号。接着计算聚类结果的外部指标RI和FMI，以及内部指标DBI，并将聚类结果可视化。

RI和FMI都是用来评估聚类结果和真实标签之间的相似度的指标，RI的取值范围为[-1, 1]，取值越接近1说明聚类结果越好；FMI的取值范围也为[0, 1]，取值越接近1说明聚类结果越好。DBI是一种内部评价指标，用于评估聚类结果的紧密度和分离度，取值越小说明聚类结果越好。

最后的可视化结果将聚类结果以不同颜色的散点图展示出来，便于直观观察聚类效果。

调库实现 Kmeans 聚类 步骤 3.1：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 二维鸢尾花数据说明： 共 150 样本*（2 列属性项+1 列标记），样本 1-50 为第 1 类（Iris Setosa），第 51-100 样本为第 2 类（Iris Versicolour），第 101-150 样本为第 3 类（Iris Virginica） 步骤 3.2：调用 sklearn 库中的 Kmeans 类进行 K=2 的聚类，得到各样本的所归属 簇的编号 步骤 3.3：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 3.4 ： 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）

好的，我明白了。下面是实现 Kmeans 聚类的代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import rand_score, fowlkes_mallows_score, davies_bouldin_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 步骤 3.1 读入数据集
data = pd.read_csv('pca_iris.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values

# 步骤 3.2 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 步骤 3.3 可视化聚类结果
centers = kmeans.cluster_centers_
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(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='black', label='Centroids')
plt.title('Kmeans Clustering')
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.legend()
plt.show()

# 步骤 3.4 计算外部指标和内部指标
y_true = data.iloc[:, -1].values
print('Rand index:', rand_score(y_true, labels))
print('Fowlkes-Mallows index:', fowlkes_mallows_score(y_true, labels))
print('Davies-Bouldin index:', davies_bouldin_score(X, labels))

这段代码中，我们首先读入了经过 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集，然后调用了 sklearn 库中的 KMeans 类进行 K=2 的聚类。接着，我们使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果可视化，并调用了 sklearn 库中的 rand_score、fowlkes_mallows_score 和 davies_bouldin_score 函数计算外部指标和内部指标。