j = 0 score2,x2 = [], [] for i in range(11): clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) score = silhouette_score(X, clustering.labels_) print('min_samples=',5+j,'score=',score) score2.append(score) x2.append(int(j+5)) j += 2 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(x2, score2, marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x2) plt.show() 修改代码,使画图背景色变为白色
时间: 2024-02-13 15:00:30 浏览: 144
你可以在代码最开始加入以下两行代码,来设置画图背景色为白色:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
```
然后修改代码如下:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
j = 0
score2,x2 = [], []
for i in range(11):
clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X)
score = silhouette_score(X, clustering.labels_)
print('min_samples=',5+j,'score=',score)
score2.append(score)
x2.append(int(j+5))
j += 2
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(x2, score2, marker='o')
plt.xlabel('min_samples')
plt.ylabel('score')
plt.xticks(x2)
plt.gca().set_facecolor('white') # 设置背景色为白色
plt.show()
```
相关问题
代码解释:dbscan = DBSCAN(eps=0.002,min_samples = 60)
这行代码是用来创建一个 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类器的实例。其中,eps参数指定了一个点与其邻居之间的最大距离,min_samples参数指定了一个簇所需要的最小样本数。在聚类时,DBSCAN会将距离在eps以内的点归为同一簇,而min_samples则用来限制簇的最小样本数,以过滤掉噪声点和孤立点。这些参数需要根据具体的数据集进行调整,以得到最佳的聚类效果。
修改代码 j=0 i=0 sc1=[] x1=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01+j, min_samples=5).fit(X) labels = clustering.labels_ score = silhouette_score(X, labels) sc1.append(score) x1.append((j+0.01)) j=j+0.001 i=i+1 plt.plot(x1,sc1,marker='o') plt.xlabel('eps') plt.ylabel('score') plt.xticks(x1) plt.show() j=0 i=0 sc2=[] x2=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) labels = clustering.labels_ score = silhouette_score(X, labels) sc2.append(score) x2.append(int(j+5)) j=j+2 i=i+1 plt.plot(x2,sc2,marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x2) plt.show() #Calinski-Harabaz 指数 j=0 i=0 sc3=[] x3=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01+j, min_samples=5).fit(X) labels = clustering.labels_ score = calinski_harabasz_score(X, labels) sc3.append(score) x3.append(j+0.01) j=j+0.001 i=i+1 plt.plot(x3,sc3,marker='o') plt.xlabel('eps') plt.ylabel('score') plt.xticks(x3) plt.show() j=0 i=0 sc4=[] x4=[] while i<=10: clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=5+j).fit(X) labels = clustering.labels_ score = calinski_harabasz_score(X, labels) sc4.append(score) x4.append(int(j+5)) j=j+2 i=i+1 plt.plot(x4,sc4,marker='o') plt.xlabel('min_samples') plt.ylabel('score') plt.xticks(x4) plt.show()
这段代码使用了DBSCAN聚类算法,通过对eps和min_samples参数的调整,计算出对应的轮廓系数(silhouette_score)和Calinski-Harabasz指数(calinski_harabasz_score)。
其中,第一个while循环是对eps的调整,第二个while循环是对min_samples的调整,第三个和第四个while循环则是对应的指数的计算。每个while循环内部都有一个clustering对象,表示一个DBSCAN聚类模型,通过fit()方法对数据进行聚类,然后计算对应的指标得分,并将得分和参数的值存入对应的列表中。最后使用plt库对结果进行可视化展示。
需要注意的是,该代码在调整eps和min_samples时,只是进行了一定范围的遍历,可能并不一定能够找到最优的参数值。因此,在实际使用中,需要根据具体情况进行参数的调整和优化。
阅读全文