补全t0 = time() estimator = make_pipeline().fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time)

# 这里是一个补全的例子，仅供参考，请根据实际情况进行修改
t0 = time()
estimator = make_pipeline(PCA(), RandomForestClassifier()) # 使用PCA预处理和随机森林分类器
estimator.fit(data)
fit_time = time() - t0
print("训练时间：", fit_time)

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import load_digits data, labels = load_digits(return_X_y=True) (n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数： {n_features}") print(data[:2]) from time import time from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ？？编程使用PCA分解，得到10个主成分，放到变量 components 中--------------------------- pca = PCA(n_components=10) components = pca.fit_transform(data) ###------------------------------------------------------------------------- ### 创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) ### 创建管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ } from sklearn.decomposition import PCA ### ??编程 选择保持 98%的信息的PCA模型，用名为pca的变量表示 ---------- pca = PCA(n_components=0.98) ###------------------------------------------------------------------- ###创建KMeas对象 kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) ###??编程 创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练，记录训练时间 t0 = time() estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) ##增加pca预处理 fit_time = time() - t0 print("训练时间：", fit_time) ### 通过惯性(inertia)聚类的性能 print(estimator) print(estimator[-1].inertia_) result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_ }可以选择不同的KMeans的参数对digits进行聚类，比较实验结果，并选择一个针对此问题的最好模型

这份代码是用数字数据集（load_digits）进行 KMeans 聚类和 PCA 降维后再聚类的实验，可以通过调整 KMeans 的参数来比较不同实验结果，最终选择最好的模型。

第一部分是载入数据集并展示基本信息：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
from sklearn.datasets import load_digits 

data, labels = load_digits(return_X_y=True) 
(n_samples, n_features), n_digits = data.shape, np.unique(labels).size 

print(f"# 类别数: {n_digits}; # 样本数: {n_samples}; # 特征数： {n_features}") 
print(data[:2])

第二部分是使用 KMeans 进行聚类，并计算惯性(inertia)：

from time import time 
from sklearn.pipeline import make_pipeline 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
from sklearn.cluster import KMeans 

kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) 

### 创建管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result1={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

第三部分是使用 PCA 进行降维，并使用 KMeans 进行聚类：

from sklearn.decomposition import PCA 

### 编程使用PCA分解，得到10个主成分，放到变量 components 中
pca = PCA(n_components=10) 
components = pca.fit_transform(data) 

### 创建KMeas对象 
kmeans=KMeans(n_clusters=10, init="k-means++", random_state=42) 

### 创建管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result2={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

第四部分是选择保持 98% 信息的 PCA 模型，并使用 KMeans 进行聚类：

from sklearn.decomposition import PCA 

### 编程选择保持 98%的信息的PCA模型，用名为pca的变量表示
pca = PCA(n_components=0.98) 

### 创建KMeas对象 
kmeans=KMeans(n_clusters=10, random_state=42) 

### 编程创建一个 标准化+PCA降维+KMeas聚类的管道并训练，记录训练时间 
t0 = time() 
estimator = make_pipeline(StandardScaler(), pca, kmeans).fit(data) 
fit_time = time() - t0 
print("训练时间：", fit_time) 

### 通过惯性(inertia)聚类的性能 
print(estimator) 
print(estimator[-1].inertia_) 

result3={"fit-time":fit_time,"inertia:":estimator[-1].inertia_}

最后，可以通过比较不同实验结果，选择最好的模型。

estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(data) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 data3 = data.cluster_centers_

这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类分析。KMeans 是一种常用的聚类算法，它基于样本之间的欧式距离来划分聚类簇。

首先，我们构造了一个聚类器，其中 n_clusters 参数指定了聚类簇的数量为 3。然后，我们将数据 data 传入聚类器的 fit 方法中进行聚类分析。聚类结果保存在 label_pred 变量中，它是一个数组，每个元素表示对应样本所属的簇标签。最后，我们获取每个聚类簇的中心点坐标，保存在 data3 变量中。

需要注意的是，这段代码仅仅是聚类分析的一部分，还需要根据实际需求进一步分析聚类结果，比如通过可视化等方式来展示聚类效果，或者使用评价指标来评估聚类质量。