# 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，能换一种聚类方法吗，换成高斯混合模型聚类，将聚类的结果保存到这个路径下D:\jk

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan.labels_, s=50, cmap='viridis') # DBSCAN聚类结果 plt.scatter(data[dbscan.core_sample_indices_][:, 0], data[dbscan.core_sample_indices_][:, 1], c='red', ...

features = df[['pingjia', '评分']] # 使用KMeans算法进行聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=2) kmeans.fit(features) # 聚类结果 df['cluster'] = kmeans.labels_ # 绘制聚类结果散点图 plt.scatter(df['pingjia'], df['评分'], c=df['cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('pingjia') plt.ylabel('评分') plt.title('K-means聚类结果') plt.show()

接着，你使用 kmeans.fit() 方法对特征进行聚类分析，并将聚类结果保存在 DataFrame df 中的 'cluster' 列中，通过 kmeans.labels_ 获取每个样本所属的聚类标签。最后，你使用 plt.scatter() 方法绘制了...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

使用plt.scatter函数将数据点按照聚类结果进行散点图展示，其中c=labels参数用于指定不同聚类的颜色。再使用plt.scatter函数将聚类中心以红色叉形标记出来。最后设置图的标题、x轴和y轴标签，并使用plt.show...

# 加载数据集 dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 提取特征向量 features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() from sklearn.cluster import DBSCAN # 使用DBSCAN算法进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean') labels = dbscan.fit_predict(features) import matplotlib.pyplot as plt # 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，想换成高斯混合模型聚类对数据集进行聚类，然后自动确定聚类数量，因为我也不知道会聚成几类，然后将聚类的结果保存在这个路径D:\jk下

plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # K均值聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 打印聚类结果 print('kmeans.labels_:', kmeans.labels_) print('kmeans.cluster_centers_:', kmeans.cluster_centers_) # 可视化聚类效果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.title('Clustering result') plt.show()分析一下这段代码以及运行代码后的结果

6. 可视化聚类结果，使用matplotlib.pyplot的scatter()函数，将数据集中的前两个特征作为x轴和y轴，将聚类标签作为点的颜色，显示聚类结果。运行结果显示，数据集中的三个品种的鸢尾花被成功地分成了三个簇，并且...

import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"] X = data[feature_columns] # 创建KMeans对象 kmeans = KMeans(n_clusters=5) # 进行聚类 labels = kmeans.fit_predict(X) # 获取聚类中心 centroids = kmeans.cluster_centers_ # 绘制散点图 plt.scatter(X["feature1"], X["feature2"], c=labels) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', color='red', s=100) plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('K-means Clustering') plt.show()

这段代码是使用K-means算法对数据进行聚类，并绘制散点图展示聚类结果。首先，代码使用pandas库读取Excel数据文件，并提取需要用于聚类的特征列。然后，创建了一个KMeans对象，并指定聚类的簇数为5。接下来，使用fit...

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

- 第27至35行使用 matplotlib 库的 scatter 函数将聚类结果以不同颜色的散点图展示在坐标系中，其中 label0、label1、label2 分别表示聚类结果的三个簇（注意：应该使用 np.array(X)[label_pred == 0] 将标签应用到...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels =...

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找出所有特征值不在范围内的行 outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index # 删除这些行 df = df.drop(outliers) # 选择需要聚类的三列数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对data进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) ## 构建DBSCAN聚类模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) dbscan.fit(data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ ## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show()怎样能让他实现在窗口交互旋转

ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('总数据.xlsx') # 数据预处理 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 创建DBSCAN模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) # 拟合模型并进行聚类 dbscan.fit(scaled_data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ print(labels) ''' # 绘制散点图 plt.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], c=labels) plt.xlabel('breath') plt.ylabel('heart_rate') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show() ''' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for label in set(labels): cluster_data = data[labels == label] ax.scatter(cluster_data['breath'], cluster_data['heart_rate'], cluster_data['Average'], c=colors[label], label=f'Cluster {label}') # 单独输出每一类的数据 cluster_data.to_csv(f'cluster_{label}.csv', index=False) ax.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], data['Average'], c=labels) ax.set_xlabel('breath') ax.set_ylabel('heart_rate') ax.set_zlabel('Average') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.legend() plt.show()遇到程序报错list index out of range该怎么处理

在你的代码中，出现"list index out of range"错误可能是因为你尝试访问的列名在数据集中不存在。具体来说，在使用data['Average']时，可能是因为数据集中没有名为'Average'的列导致的错误。...

# 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

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...

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X[:, 1:3]) # 聚类模型 label_pred = kmeans.labels_ # 获取聚类标签 print(label_pred) # 打印聚类标签 centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类簇心 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

plt.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show() 请...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() X=iris.data[:,2:] KMeans1 =KMeans(n_clusters=3) KMeans1.fit(X) label_pred=KMeans1.labels_ x0 =X[label_pred==0] x1 =x[label_pred==1] x2=x[label_pred==2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="r", marker='D', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="g", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x3[:, 1], c="b", marker='+', label='label2') plt.xlabel('petal length') plt.ylabel('petal width') plt.legend() plt.show()

这段代码使用了KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类，并将聚类结果可视化。具体步骤如下： 1. 载入必要的Python库：matplotlib.pyplot、sklearn.cluster和sklearn.datasets。 2. 载入iris数据集。 3. 选取iris...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv', encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: silhouette_scores.append(-1) # 将轮廓系数置为-1 # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show() 报错ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (5,) and (25,) 给出修改后的代码解决问题

n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: tmp_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: tmp_scores....

## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') # 添加 3D 坐标轴对象 ax3d = Axes3D(ax)显示 AttributeError: 'Axes3DSubplot' object has no attribute 'transSubfigure'

ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('D:/TJU/交通数据/obike_1.csv',encoding='gb18030') # 绘制样本点分布图 plt.scatter(df['olgt'], df['olat'], s=5) plt.xlabel('Longitude') plt.ylabel('Latitude') plt.show() # 进行聚类 eps_values = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05] # eps值列表 min_samples_values = [5, 10, 15, 20, 25] # min_samples值列表 silhouette_scores = [] # 轮廓系数列表 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: dbscan = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) labels = dbscan.fit_predict(df[['olgt', 'olat']]) silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) # 绘制关于eps的折线图 plt.plot(eps_values, silhouette_scores) plt.xlabel('Eps') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.show()，报错ValueError: Number of labels is 1. Valid values are 2 to n_samples - 1 (inclusive)，给出修改后的代码解决该问题

n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 计算聚类的簇数 if n_clusters > 1: silhouette_scores.append(metrics.silhouette_score(df[['olgt', 'olat']], labels)) else: silhouette_...

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