给我python实现上述功能的代码

好的，以下是Python实现自编码实现Kmeans聚类的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin, silhouette_score, davies_bouldin_score, calinski_harabasz_score

# 读入PCA降维后的二维鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca_2d.txt', delimiter=',')

# 自编码实现Kmeans聚类
def kmeans(X, n_clusters, max_iter=300):
    # 随机选择n_clusters个样本作为聚类中心
    centers = X[np.random.choice(np.arange(len(X)), n_clusters, replace=False)]
    for i in range(max_iter):
        # 对于每个样本，计算其到n_clusters个聚类中心的距离，将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇中
        labels = pairwise_distances_argmin(X, centers)
        # 对于每个簇，重新计算其聚类中心
        new_centers = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(n_clusters)])
        # 判断聚类中心是否发生变化
        if np.all(centers == new_centers):
            break
        centers = new_centers
    # 返回聚类结果，包括各样本的所属簇编号和各簇的聚类中心向量
    return labels, centers

# 调用kmeans函数进行聚类处理
labels, centers = kmeans(data, n_clusters=2)

# 调用matplotlib的scatter函数，将聚类后各样本以及聚类中心的可视化输出，并用不同颜色表示不同簇内的样本
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=200, color='red')
plt.show()

# 调用sklearn库的silhouette_score函数计算轮廓分数，并输出结果
silhouette_avg = silhouette_score(data, labels)
print("Silhouette Score:", silhouette_avg)

# 调用sklearn库的davies_bouldin_score函数计算DBI指标，并输出结果
dbi = davies_bouldin_score(data, labels)
print("DBI Score:", dbi)

# 寻找最佳聚类数K，取K=2~8分别进行Kmeans聚类，并计算每种K取值时的DBI指标，画出折线图，并找出最佳K值
K = range(2, 9)
dbi_scores = []
for k in K:
    labels, _ = kmeans(data, n_clusters=k)
    dbi_scores.append(davies_bouldin_score(data, labels))
plt.plot(K, dbi_scores, 'bx-')
plt.xlabel('Number of Clusters (K)')
plt.ylabel('DBI Score')
plt.title('Elbow Method For Optimal K')
plt.show()
# 找出最佳聚类数K
best_K = np.argmin(dbi_scores) + 2
print("Best number of clusters (DBI method) = ", best_K)

希望这段代码能够帮助到你。