mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y,markers='o')什么意思

这行代码使用 `mglearn` 库中的 `discrete_scatter` 函数来绘制散点图。其中，`X[:,0]` 和 `X[:,1]` 分别表示数据集 `X` 中所有样本的第一个和第二个特征。`y` 是目标变量，用于给不同类别的数据点着色。`markers='o'` 表示使用圆圈作为标记来绘制数据点。因此，该行代码的作用是将数据集中的所有样本在二维平面上绘制成散点图，并以不同颜色区分不同类别的数据点。

相关问题

mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],kmeans.labels_,markers='o',markeredgewidth=0.1)可以设置圆点的大小

`mglearn.discrete_scatter` 是 `scikit-learn` 中的一个可视化工具，用于二维数据集中的散点图，通常用于展示聚类结果。参数 `X[:,0]` 和 `X[:,1]` 分别代表数据集中的一维特征，`kmeans.labels_` 则表示 K-means 聚类算法的结果，`markers` 参数让你可以选择不同类型的标记（这里是 'o' 表示圆形），而 `markeredgewidth` 控制标记边缘的宽度。

如果你想设置圆点的大小，`discrete_scatter` 函数本身并不直接提供控制单个标记大小的选项。但是，你可以通过调整每个标记的颜色或透明度间接地影响视觉效果。例如，你可以使用 `matplotlib` 的 `scatter` 函数，先创建一个散点图，然后对每个分类应用不同的大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 假设 X, kmeans.labels_ 已经准备好了
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')  # 使用颜色映射
plt.scatter(X[kmeans.labels_ == 0, 0], X[kmeans.labels_ == 0, 1], s=50, alpha=0.7)  # 对类别0设置特定大小和透明度
plt.scatter(X[kmeans.labels_ == 1, 0], X[kmeans.labels_ == 1, 1], s=80, alpha=0.6)
# ...重复为其他类别

plt.colorbar()  # 显示颜色条
plt.show()

在这个例子中，`s` 参数设置了点的面积，从而控制了它们的大小，`alpha` 参数则定义了点的透明度，结合使用这两个参数可以模拟点的大小变化。

from sklearn.datasets import load_iris data,target=load_iris(return_X_y=True) print('feature_value:',data.shape) print('target:',target) from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np for i in range(0,30): kmeans=KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001, random_state=i).fit(data) label=kmeans.labels_ #print('label:',label) center=kmeans.cluster_centers_ #print('center:',center) predict=kmeans.predict(data) print('i=',i) print('predict:',predict) accuracy=np.mean(predict==target)*100 print('accuracy',accuracy) #模型预测 predict=kmeans.predict(data) print('predict:',predict) import numpy as np accurancy=np.mean(predict==target)*100 print('i=',i) print('accurancy',accurancy) import matplotlib.pyplot as plt import mglearn plt.figure(figsize=(10,8)) plt.subplot(221) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') plt.xlabel('data') plt.ylabel('origin') plt.subplot(222) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) plt.xlabel('data') plt.ylabel('y_predict') plt.show()写一下注释

代码功能：使用KMeans算法对鸢尾花数据集进行聚类，并绘制聚类结果的散点图。

1. 导入所需的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_iris 
data,target=load_iris(return_X_y=True)

2. 输出特征值和目标值的形状：

print('feature_value:',data.shape) 
print('target:',target)

3. 导入KMeans算法，对数据进行聚类：

from sklearn.cluster import KMeans 
for i in range(0,30):     
    kmeans=KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001, random_state=i).fit(data)     
    label=kmeans.labels_ #print('label:',label)     
    center=kmeans.cluster_centers_ #print('center:',center)     
    predict=kmeans.predict(data)     
    print('i=',i)     
    print('predict:',predict)     
    accuracy=np.mean(predict==target)*100      
    print('accuracy',accuracy)

4. 输出聚类的预测结果，并计算准确率：

predict=kmeans.predict(data) 
print('predict:',predict) 
import numpy as np 
accurancy=np.mean(predict==target)*100 
print('i=',i) 
print('accurancy',accurancy)

5. 绘制散点图：

import matplotlib.pyplot as plt 
import mglearn 
plt.figure(figsize=(10,8)) 
plt.subplot(221) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('origin') 
plt.subplot(222) 
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') 
mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) 
plt.xlabel('data') 
plt.ylabel('y_predict') 
plt.show()

其中，第一个子图是原始数据的散点图，第二个子图是聚类结果的散点图，红色、黄色和紫色分别代表三个不同的簇。