python实现isomap算法代码生成图像

以下是使用Python实现Isomap算法并生成图像的基本代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.manifold import Isomap

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 初始化Isomap，并设置n_components为2
model = Isomap(n_components=2)

# 训练模型
model.fit(X)

# 转换数据
X_transformed = model.transform(X)

# 绘制图像
plt.scatter(X_transformed[:, 0], X_transformed[:, 1], c=y)
plt.show()

运行这段代码，你将会得到一个2维的散点图，每个样本点的颜色对应于它所属的类别。你也可以尝试不同的数据集和参数，以获得更好的可视化效果。