createDataSet = pd.read_excel(r"D:\1.xlsx") createDataSet.head() X = createDataSet[["CODE","FOR_INTEN","YEAR","FUNCTION","SITE","FOUNDATION","MAJ_STOREY"]] y = createDataSet[['DAM_CLASS']] if __name__=='__main__': dataset = createDataSet() centroids, cluster = kmeans(dataset, 2) print('质心为：%s' % centroids) print('集群为：%s' % cluster) for i in range(len(dataset)): plt.scatter(dataset[i][0],dataset[i][1], marker = 'o',color = 'green', s = 40 ,label = '原始点') # 记号形状 颜色 点的大小 设置标签 for j in range(len(centroids)): plt.scatter(centroids[j][0],centroids[j][1],marker='x',color='red',s=50,label='质心') plt.show()

这段代码看起来是进行k-means聚类算法的操作。首先，通过`pd.read_excel()`函数读取了一个Excel文件，并使用`head()`函数查看前几行数据。

接下来，根据代码中的特征列和目标列的名字，将对应的数据分别赋值给变量X和y。

然后，在`if __name__=='__main__':`的条件下，创建了一个`dataset`变量，但是它没有被定义。我推测你可能是想使用之前读取的Excel数据集`createDataSet`，所以将它赋值给了`dataset`变量。

接下来，调用了一个名为`kmeans()`的函数，传入了数据集和聚类数目2。这个函数应该是使用k-means算法实现的，但是在提供的代码中找不到对应的函数实现。

然后，通过循环遍历数据集和质心，并使用`plt.scatter()`函数将原始点和质心进行可视化展示。

最后，调用`plt.show()`函数显示图像。

请注意，这段代码中有一些问题需要解决：

1. 缺少`kmeans()`函数的实现，需要定义一个k-means聚类算法的函数。
2. 在循环中使用`plt.scatter()`函数时，变量`dataset`可能需要改为`createDataSet`。
3. 缺少对数据进行标准化或归一化的步骤，这在使用k-means算法之前是常见的预处理步骤。

希望以上信息对你有所帮助。如果有任何问题，请随时提问。

相关问题

std::vector<matrix<float, 0,1>> vec = CreateDataset ()

根据你提供的代码 `std::vector<matrix<float, 0,1>> vec = CreateDataset();`，可以看出你正在声明一个名为`vec`的`std::vector`对象，并调用了一个名为`CreateDataset`的函数来初始化这个向量。

然而，`matrix<float, 0,1>`不是标准C++中的类型，可能是你使用的某个库中定义的类型。请确保你已经包含了相应的头文件并正确地使用了这个类型。

在调用`CreateDataset()`函数之前，你需要确保已经定义和实现了这个函数。这个函数应该返回一个`std::vector<matrix<float, 0,1>>`类型的对象。

以下是一个示例，演示了如何定义和实现一个简单的`CreateDataset()`函数来创建一个包含一些测试数据的向量：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <armadillo> // 使用了 Armadillo 矩阵库

// 假设 matrix<float, 0,1> 是 Armadillo 库中的一种类型

std::vector<matrix<float, 0,1>> CreateDataset() {
    std::vector<matrix<float, 0,1>> dataset;

    // 添加一些测试数据到 dataset
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        matrix<float, 0,1> data(3, 1); // 假设每个数据都是 3x1 的矩阵
        data.fill(i); // 填充数据为 i
        dataset.push_back(data); // 将数据添加到 dataset
    }

    return dataset;
}

int main() {
    std::vector<matrix<float, 0,1>> vec = CreateDataset();

    // 输出 vec 中的数据
    for (const auto& data : vec) {
        std::cout << data << std::endl;
    }

    return 0;
}

上述代码使用了Armadillo矩阵库，并定义了一个名为`CreateDataset()`的函数，该函数返回一个`std::vector<matrix<float, 0,1>>`类型的向量。在这个示例中，我们向向量中添加了10个测试数据，每个数据都是3x1的矩阵，填充的值为0到9。然后，在`main()`函数中，我们调用了`CreateDataset()`函数并打印了向量中的数据。

请注意，这只是一个示例，你需要根据自己的需求来实现`CreateDataset()`函数和`matrix<float, 0,1>`类型的定义。

希望这对你有所帮助！

import numpy as np import operator from os import listdir def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] def createDataSet(): group = np.array([[1.0, 5.0], [2.0, 2.0], [3.0, 1.0], [4.0, 6.0],[6.0, 8.0], [6.0, 5.0], [7.0, 9.0],[9.0,8.0]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B','A', 'B', 'A', 'B'] return group, labels def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimited floats dataMat = [] datalabel = [] #assume last column is target value fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = list(map(float,curLine[0:2])) #map all elements to float() fltLine1 = list(map(int,curLine[2])) dataMat.append(fltLine) datalabel.append(fltLine1) return dataMat,datalabel用knn.py程序求数据点（8，7）、（10，2）的标签类别

首先，需要调用 createDataSet 函数或 loadDataSet 函数读取数据集。由于这两个函数返回的数据集与问题无关，这里就不再赘述。

然后，对于每个需要预测的数据点，调用 classify0 函数进行预测。假设我们要预测的数据点列表为 testData，对应的标签列表为 testLabels，超参数 k 为 3，代码如下：

testData = np.array([[8.0, 7.0], [10.0, 2.0]])
testLabels = []
for inX in testData:
    label = classify0(inX, dataSet, labels, 3)
    testLabels.append(label)
print(testLabels)

运行以上代码，即可得到 testData 中每个数据点的预测标签类别。