在部分类别数量稀少的且训练集样本很少情况下，进行14分类的无监督算法，对预测出来的标签与真正的标签进行对比并可视化预测结果以及图Python实现完整代码

在样本量较少、类别分布不均衡的情况下，采用无监督学习算法（如K-means、DBSCAN等）进行14分类可能会遇到挑战，因为无监督方法通常假设数据有明显聚类结构。然而，你可以尝试通过调整参数、使用半监督或弱监督学习等方法来改善性能。

对于预测结果的可视化，你可以使用matplotlib或seaborn库绘制散点图，每个点代表一个样本，颜色表示预测的类别。以下是使用Python实现的一个简化版例子，这里我们假定你已经完成了模型预测，并将预测结果存储在`predicted_labels`列表中，真实标签在`true_labels`列表里：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你已经有了预测和真实标签
predicted_labels = [0, 8, 13, ..., 14]  # 预测结果
true_labels = [0, 5, 13, ..., 7]  # 真实标签

# 将标签转换为数组便于处理
predicted_labels_array = np.array(predicted_labels)
true_labels_array = np.array(true_labels)

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(14):
    class_indices = np.where(predicted_labels_array == i)[0]
    plt.scatter(X[class_indices, 0], X[class_indices, 1],
                c=[f"C{i}" if label == i else "gray" for label in true_labels_array[class_indices]],  # 根据真实标签着色
                alpha=0.6)  # 设置透明度
plt.title("Predicted vs True Label Visualization")
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.legend([f"Class {i}" for i in range(14)], title="Predicted Class", loc='best')
plt.show()