kmeans算法调库

以下是使用sklearn库进行kmeans算法的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 调用KMeans函数
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_

# 画图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=100, c='r')
plt.show()

该代码生成了100个二维随机数据，然后使用KMeans函数进行聚类，聚成3类。最后将聚类结果和聚类中心画在图上。

相关问题

维鸢尾花数据@Kmeans 聚类分析 1、 用 Kmeans 算法进行 2 维鸢尾花数据的聚类分析（不采用调库，使用自编码方式实现） 2、 用内部指标、外部指标进行聚类性能评价

好的，我了解你的问题了。首先，让我们来解释一下维鸢尾花数据和 Kmeans 算法的概念。

维鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了 3 类不同的鸢尾花（Setosa、Versicolour 和 Virginica）的各 50 个样本，每个样本有 4 个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）。

Kmeans 是一种常用的聚类算法，它的目标是将数据集分成 k 个不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离尽可能小，不同类别之间的距离尽可能大。

好的，现在让我们来回答你的问题。首先，我们需要编写一个 Kmeans 算法来对维鸢尾花数据进行聚类。具体步骤如下：

1. 随机初始化 k 个聚类中心。
2. 对于每个样本，计算它与 k 个聚类中心的距离，并将它分配到距离最近的聚类中心所代表的类别中。
3. 对于每个聚类，重新计算它的聚类中心。
4. 重复步骤 2 和 3，直到聚类中心不再发生变化或者达到最大迭代次数。

接下来，我们需要使用内部指标和外部指标来评价聚类性能。内部指标是基于聚类本身的特征来评价聚类性能的指标，比如簇内平均距离、簇内方差等。外部指标是基于聚类结果与真实标签之间的差异来评价聚类性能的指标，比如准确率、召回率等。

对于维鸢尾花数据，可以使用簇内平均距离和簇内方差作为内部指标，使用准确率和召回率作为外部指标。具体实现过程需要根据具体的代码来进行实现。

希望我的回答能够帮助到你。

代码实现：读入PCA降维后的二维鸢尾花数据集，不用调库的方式而是按Kmeans算法描述的过程完成数据集的聚类处理（取 K=2）不得直接调用 sklearn 或其他库中的Kmeans或类似的类和函数），并输出聚类结果（各样本的所属簇编号，以及各簇的聚类中心向量）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）。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），寻找最佳聚类数K。取K=2~8分别进行Kmeans聚类，并计算每种K取值时的DBI指标（也可以采用轮廓分数），画出折线图，并找出最佳K值。

好的，您的问题是关于实现PCA降维后的二维鸢尾花数据集的Kmeans聚类，同时输出聚类结果和可视化图形，并计算外部指标和内部指标，找到最佳聚类数K。我将逐一回答您的问题。

首先，我们需要读入PCA降维后的二维鸢尾花数据集。假设数据集文件名为“iris_pca.csv”，我们可以使用Python的csv模块读取数据集中的数据。

import csv

data = []
with open('iris_pca.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        data.append([float(x) for x in row])

接着，我们按照Kmeans算法的描述，实现数据集的聚类处理。具体来说，我们需要首先随机初始化K个聚类中心，然后对于每一个数据点，计算其与这K个聚类中心的距离，并将其归到距离最近的聚类中心所属的簇中。接着，我们需要计算每个簇的新的聚类中心，并重复以上步骤直到聚类中心不再发生变化或者达到最大迭代次数。

import random
import math

def kmeans(data, k, max_iter=100):
    # 随机初始化K个聚类中心
    centers = random.sample(data, k)
    clusters = [[] for i in range(k)]
    for i in range(max_iter):
        # 对于每一个数据点，计算其与这K个聚类中心的距离，并将其归到距离最近的聚类中心所属的簇中
        for point in data:
            distances = [math.sqrt(sum([(point[j]-center[j])**2 for j in range(len(point))])) for center in centers]
            cluster_index = distances.index(min(distances))
            clusters[cluster_index].append(point)
        # 计算每个簇的新的聚类中心
        new_centers = []
        for cluster in clusters:
            if len(cluster) == 0:
                new_centers.append(random.choice(data))
            else:
                new_centers.append([sum([point[j] for point in cluster])/len(cluster) for j in range(len(cluster[0]))])
        # 判断聚类中心是否变化，如果不变化则停止迭代
        if new_centers == centers:
            break
        centers = new_centers
        clusters = [[] for i in range(k)]
    # 输出聚类结果（各样本的所属簇编号，以及各簇的聚类中心向量）
    result = []
    for i in range(k):
        for point in clusters[i]:
            result.append((point, i))
        result.append((centers[i], i))
    return result

接着，我们可以调用以上实现的Kmeans算法，对数据集进行聚类处理，并输出聚类结果和可视化图形。具体来说，我们可以使用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。

import matplotlib.pyplot as plt

result = kmeans(data, 2)

# 输出聚类结果（各样本的所属簇编号，以及各簇的聚类中心向量）
for point, cluster in result:
    print(point, cluster)

# 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）
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']
for i in range(2):
    cluster_points = [point for point, cluster in result if cluster == i]
    plt.scatter([point[0] for point in cluster_points], [point[1] for point in cluster_points], color=colors[i])
plt.scatter([center[0] for center, cluster in result], [center[1] for center, cluster in result], color='black', marker='+')
plt.show()

最后，我们需要计算外部指标和内部指标，寻找最佳聚类数K。具体来说，我们可以使用sklearn库中的rand_score、fowlkes_mallows_score、davies_bouldin_score函数，计算得到外部指标和内部指标，分别对K=2~8取值时进行Kmeans聚类，并计算每种K取值时的DBI指标，画出折线图，并找出最佳K值。

from sklearn import metrics

# 计算rand_score、fowlkes_mallows_score、davies_bouldin_score函数值
def evaluate(data, labels):
    rand_score = metrics.adjusted_rand_score(data, labels)
    fowlkes_mallows_score = metrics.fowlkes_mallows_score(data, labels)
    davies_bouldin_score = metrics.davies_bouldin_score(data, labels)
    return rand_score, fowlkes_mallows_score, davies_bouldin_score

# 对K=2~8取值时进行Kmeans聚类，并计算每种K取值时的DBI指标，画出折线图，并找出最佳K值
scores = []
for k in range(2, 9):
    result = kmeans(data, k)
    labels = [cluster for point, cluster in result]
    dbi = evaluate(data, labels)[2]
    scores.append(dbi)
plt.plot(range(2, 9), scores)
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('DBI score')
plt.show()
best_k = scores.index(min(scores)) + 2  # 选取DBI最小的K值作为最佳聚类数
print('Best K: ', best_k)

至此，我们完成了实现PCA降维后的二维鸢尾花数据集的Kmeans聚类，并输出聚类结果和可视化图形，计算外部指标和内部指标，找到最佳聚类数K的过程。