# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

这段代码实现了对一个数据集进行聚类分析的过程，具体流程如下：

1. 读取数据集

使用pandas库中的read_csv函数读取csv格式的数据文件，存储为data变量。

2. 数据预处理

去除第一行数据（属性名称），并将属性列和类别列分别存储为X和y_true变量。使用MinMaxScaler对属性列进行归一化处理，存储为X_scaled变量。

3. 初始化NMF模型

定义一个range(2,20)的n_components值列表，表示不同的聚类簇数。使用NMF类初始化模型，并对不同的n_components进行迭代训练。对于每个n_components，使用fit_transform函数计算特征矩阵features和标签矩阵labels。使用calinski_harabasz_score函数计算聚类结果的轮廓系数，并将结果存储在silhouette_scores列表中。

4. 选择最佳的n_components

对于每个n_components，比较其对应的轮廓系数与当前最高轮廓系数，如果更高则更新最高轮廓系数和最佳的n_components值。

5. 聚类分析

使用最佳的n_components值重新训练NMF模型，得到特征矩阵best_features和标签矩阵labels。使用PCA进行降维，将属性列降为二维，存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果，横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分，颜色表示不同的聚类簇。

总之，这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程，包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化等步骤。

相关问题

指针是如何运用的 auto ebits = ebs.begin(); while (ebits != ebs.end()) { //敌机子弹和主机碰撞模拟，HP-- if (RectDuangRect((*ebits)->GetRect(), hero.GetRect())) { delete(*ebits); ebits = ebs.erase(ebits); HP--; if (HP == 0) is_play = false; RECT a = hero.GetRect(); putimg(NULL, a.left, a.top, &sbombimg); break; }

在上述代码中，指针的运用如下：

1. 首先，使用`auto`关键字声明了一个名为`ebits`的变量，并将其初始化为`ebs`容器的起始迭代器。

2. 使用`while`循环遍历`ebs`容器中的元素，直到`ebits`迭代器等于`ebs.end()`，即到达容器的末尾。

3. 在循环中，通过解引用指针迭代器`(*ebits)`获取指向敌机子弹对象的指针，并调用其成员函数`GetRect()`获取敌机子弹的矩形区域。

4. 利用函数`RectDuangRect()`判断敌机子弹的矩形区域与主机的矩形区域是否相交，如果相交则进行碰撞模拟。

5. 如果发生碰撞，首先删除敌机子弹对象，通过`delete`关键字释放内存。

6. 调用容器的`erase()`函数删除指向该敌机子弹对象的迭代器，并返回指向下一个元素的迭代器。

7. 主机的HP减少1，如果HP减少到0，将`is_play`标志设置为`false`，表示游戏结束。

8. 获取主机的矩形区域，并使用函数`putimg()`在该区域绘制爆炸效果。

9. 使用`break`语句退出循环，只处理第一个碰撞的敌机子弹。

<![CDATA[ {call xsr_xz_ba_ebs_d_pkg.down_mtl_zhbm(p_upt_date = to_date(#{p_upt_date,jdbcType=VARCHAR},'yyyy-MM-dd'), p_svr_id = 1,p_db_lnk = xzfs, #{flag,mode=OUT,jdbcType=DECIMAL},#{msg,mode=OUT,jdbcType=VARCHAR})} ]]>

这段代码是一个SQL语句的调用，使用了CDATA标记来包裹SQL语句的内容。CDATA标记的作用是将其中的内容视为纯文本，防止其中的特殊字符被解析器错误解释。

在这段代码中，除了使用了CDATA标记，还使用了to_date()函数来将日期字符串转换为日期类型。to_date()函数接受两个参数，第一个参数是日期字符串，第二个参数是日期字符串的格式。在这里，#{p_upt_date}被传递给to_date()函数，其格式为'yyyy-MM-dd'，表示日期字符串的格式是年-月-日。

除了to_date()函数，还使用了四个占位符作为参数。其中，p_upt_date、p_svr_id和p_db_lnk分别表示p_upt_date、p_svr_id和p_db_lnk三个参数。在这里，p_svr_id的值被设置为1，p_db_lnk的值被设置为xzfs。

#{flag}和#{msg}则被指定为输出参数，通过mode属性的值OUT来表示。

总体来说，这段代码是在调用一个名为"xsr_xz_ba_ebs_d_pkg.down_mtl_zhbm"的存储过程或函数。它传递了p_upt_date、p_svr_id和p_db_lnk三个输入参数，并且期望从该过程或函数中获取flag和msg两个输出参数的结果。具体的实现细节还需要查看代码的上下文和相关文档来确定。