绘制PAC累计方差散点图python

要绘制PAC累计方差散点图，可以按照以下步骤进行操作：

# 导入需要的扩展包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)

# 计算PAC累计方差
def cumulative_variance(X):
    n_clusters = range(1, 10)
    kmeans = [KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', random_state=42) for i in n_clusters]
    score = [kmeans[i].fit(X).inertia_ for i in range(len(kmeans))]
    return score

score = cumulative_variance(X)

# 绘制PAC累计方差散点图
plt.plot(range(1, 10), score, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('PAC')
plt.title('PAC Cumulative Variance')
plt.show()

以上代码中，我们首先导入需要的扩展包，然后使用`make_blobs`函数生成一个包含300个样本和4个中心的数据集。接着，我们定义了一个`cumulative_variance`函数来计算PAC累计方差。在函数中，我们使用`KMeans`算法来对数据进行聚类，并计算每个聚类结果的SSE（误差平方和）。最后，我们绘制了PAC累计方差散点图，其中x轴表示聚类数，y轴表示PAC值。