修正下列代码cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None) train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000) train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0) train_y = np.array(train_y) train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions) print(train_y) print(train_predictions) train_auc = roc_auc_score(train_y, train_u.T, multi_class='ovo') loss = np.sum((train_u - train_y.reshape(-1,1)) ** 2) loss_curve.append(loss) accuracy_curve.append(train_accuracy) auc_curve.append(train_auc)

您的代码看起来是使用了 `fuzzy clustering` 方法对训练数据进行聚类，并计算了聚类结果的准确率和 AUC 值。具体来说，`fuzz.cluster.cmeans()` 函数使用了 `train_X.T` 作为输入数据，将数据聚成了 3 类，其中 `error=0.005` 和 `maxiter=1000` 参数分别表示迭代终止的误差值和最大迭代次数。然后，`fuzz.cluster.cmeans_predict()` 函数将训练数据输入到聚类中心中，得到了每个样本属于不同类别的概率，使用 `np.argmax()` 函数获取每个样本最有可能属于的类别，并与真实标签 `train_y` 进行比较，计算准确率。最后，使用 `roc_auc_score()` 函数计算了多分类问题下的 AUC 值，并将损失、准确率和 AUC 值分别存储在 `loss_curve`、`accuracy_curve` 和 `auc_curve` 中。

不过，您在代码中使用了 `train_u` 作为损失计算的变量，这是有问题的。因为 `train_u` 中的值是样本属于每个类别的概率，而不是真实标签。如果您想使用交叉熵损失函数，则需要将真实标签转化为 one-hot 编码格式。例如，可以使用 `keras.utils.to_categorical()` 函数将 `train_y` 转化为 one-hot 编码格式，然后使用 `keras.losses.categorical_crossentropy()` 函数计算损失。同时，使用 `keras.metrics.AUC()` 函数计算多分类 AUC 值。

修改后的代码示例：

import keras
from keras.utils import to_categorical

cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(train_X.T, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
train_u, _, _, _, _, _, = fuzz.cluster.cmeans_predict(train_X.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000)

train_y_onehot = to_categorical(train_y)  # 转化为 one-hot 编码格式
loss = keras.losses.categorical_crossentropy(train_y_onehot, train_u.T)  # 使用交叉熵损失函数

train_predictions = np.argmax(train_u, axis=0)
train_accuracy = accuracy_score(train_y, train_predictions)

train_auc = keras.metrics.AUC(multi_label=True)(train_y_onehot, train_u.T).numpy()  # 计算多分类 AUC 值

loss_curve.append(loss)
accuracy_curve.append(train_accuracy)
auc_curve.append(train_auc)