用DPC算法对鸢尾花数据集进行聚类分析
时间: 2023-07-24 22:18:48 浏览: 83
好的,我们可以使用 Python 中的 scikit-learn 库中的鸢尾花数据集,然后使用 DPC 算法进行聚类分析。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from dpc import dpc
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
data = iris.data
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)
# 使用 DPC 算法进行聚类分析
clusters = dpc(data, dc=1.2, rho=None)
# 将数据可视化
colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y', 'k']
for i, c in enumerate(clusters.values()):
plt.scatter(data[c, 0], data[c, 1], c=colors[i], label=f'Cluster {i+1}')
plt.legend()
plt.show()
```
这里我们使用了 `scikit-learn` 库中的 `load_iris` 函数来加载鸢尾花数据集,并使用 `StandardScaler` 对数据进行标准化。然后我们使用 DPC 算法对数据进行聚类分析,将结果可视化。注意,这里我们将 `rho` 参数设为 `None`,表示使用默认的局部密度计算方式,即以距离 $dc$ 以内的样本数作为局部密度。根据实际情况,您可能需要调整 `dc` 参数的值来得到更好的聚类效果。