数据保存在iris_pca_self.csv中
时间: 2023-12-05 15:03:51 浏览: 28
好的,那么在读入数据集时,需要将文件名改为`iris_pca_self.csv`,修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读入数据集
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv')
```
其他的部分代码不需要修改,可以直接运行。
相关问题
降维后的数据保存在iris_pca_self.csv
好的,以下是修改后的 Python 代码:
```python
import numpy as np
# 步骤 3.6:读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca_self.csv', delimiter=',')
# 步骤 3.7:按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理(取 K=2)
K = 2
n_samples, n_features = data.shape
centers = np.zeros((K, n_features))
labels = np.zeros(n_samples)
# 随机初始化聚类中心
for i in range(K):
centers[i] = data[np.random.choice(range(n_samples))]
# 迭代计算聚类中心和样本所属簇编号
for _ in range(100):
for i in range(n_samples):
distances = np.linalg.norm(data[i] - centers, axis=1)
labels[i] = np.argmin(distances)
for j in range(K):
centers[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)
# 输出聚类结果
print('各样本的所属簇编号:', labels.astype(int))
print('各簇的聚类中心向量:', centers)
```
这里将数据集文件名修改为 `iris_pca_self.csv`,并使用逗号作为分隔符读入数据集。然后按照之前的步骤进行 Kmeans 聚类,最后输出聚类结果。
读取iris_pca_self.csv中的数据,自编代码实现 鸢尾花Kmeans 聚类
好的!我们可以使用Python中的pandas和sklearn库来读取数据和实现KMeans聚类算法。
首先,我们需要导入必要的库和数据集。假设数据集iris_pca_self.csv已经存储在本地路径中。
``` python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])
```
接下来,我们需要将数据集分为特征向量和标签。在这个数据集中,我们只需要特征向量。
``` python
# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values
```
现在我们可以使用sklearn库中的KMeans算法来对数据进行聚类。我们需要指定聚类的数量,这个数量可以根据实际数据和业务需求确定。在这个例子中,我们指定聚类数量为3。
``` python
# 定义聚类数量
n_clusters = 3
# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
```
现在,我们已经完成了聚类过程,得到了每个样本所属的聚类标签。我们可以将这些标签添加到数据集中,并将结果保存到新的CSV文件中。
``` python
# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans
# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)
```
至此,我们已经完成了鸢尾花KMeans聚类的实现。完整代码如下:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_pca_self.csv', header=None, names=['x', 'y', 'label'])
# 获取特征向量
X = data.iloc[:, :-1].values
# 定义聚类数量
n_clusters = 3
# 构建KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
# 对数据进行聚类
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
# 将聚类标签添加到数据集中
data['cluster'] = y_kmeans
# 保存到新的CSV文件中
data.to_csv('iris_kmeans_result.csv', index=False)
```