(2)给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维(3维),再用k-mean聚2类,写出聚类中心坐标。
时间: 2024-02-27 18:52:02 浏览: 117
聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析
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好的,我可以帮你回答这个问题。
首先,让我们导入必要的库和数据集:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris_2_3.txt', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
```
接下来,我们使用 `random.shuffle()` 函数随机排列数据集顺序:
```python
# 随机排列数据集
np.random.seed(42)
indices = np.random.permutation(len(X))
X = X[indices]
y = y[indices]
```
然后,我们使用 PCA 算法对随机排列的 iris_2_3.txt 数据进行降维(3维):
```python
# 使用PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)
```
最后,我们使用 k-means 聚类算法对降维后的数据进行聚类,并输出聚类中心坐标:
```python
# 使用k-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
kmeans.fit(X_pca)
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 输出聚类中心坐标
print('聚类中心坐标:')
for i in range(len(centroids)):
print('聚类中心', i+1, ':', centroids[i])
```
这样,我们就完成了对 iris_2_3.txt 数据集的随机排列、PCA 降维和 k-means 聚类,并输出了聚类中心坐标。
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