使用sklearn中的Boston数据集,讨论中心距离和房价之间的关系。
时间: 2024-02-27 10:56:32 浏览: 15
好的,我可以帮你解答这个问题。
Boston数据集是一个经典的回归分析数据集,用于预测波士顿地区房屋价格的中位数。该数据集包含了13个变量,其中包括了城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数等等。
中心距离是一种距离度量方法,它是指样本点与样本集的中心点之间的距离。在sklearn中,我们可以使用pairwise_distances函数来计算中心距离。下面是一个使用中心距离和房价之间关系的例子:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载Boston数据集
boston = load_boston()
# 计算中心距离
distances = pairwise_distances(boston.data, boston.data.mean().reshape(1, -1))
# 绘制散点图
plt.scatter(distances, boston.target)
plt.xlabel('Central Distance')
plt.ylabel('House Price')
plt.show()
```
运行上述代码后,我们可以得到一个散点图,它展示了中心距离和房价之间的关系。从图中可以看出,房价和中心距离之间呈现出一定的负相关性,即中心距离越远,房价越低。
需要注意的是,中心距离并不是唯一的距离度量方法,不同的距离度量方法可能会得到不同的结果。此外,中心距离在处理高维数据时可能会存在一定的问题,因此我们需要根据实际情况选择合适的距离度量方法。