解释以下代码:解释以下代码:import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数:",scores) print("簇内误差平方和:",distortions)
时间: 2024-02-26 19:53:17 浏览: 34
这段代码是用于对一个Excel数据表进行K-Means聚类算法,得到不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。以下是代码的解释:
1. 首先导入了Matplotlib、pandas库和sklearn库中的metrics和cluster模块。
2. 通过pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其存储在data变量中。
3. 创建了两个空列表scores和distortions,用于存储不同数量簇的轮廓系数和簇内误差平方和。
4. 循环从2到29,对于每个i:
a. 创建一个KMeans模型,将其分为i个簇,并将其应用于数据集data。
b. 使用fit_predict方法得到每个数据点的簇标签。
c. 使用sklearn.metrics库中的silhouette_score方法计算所有数据点的轮廓系数,并将其存储在scores列表中。
d. 使用KMeans模型的inertia_属性计算簇内误差平方和(distortions),并将其存储在distortions列表中。
5. 最后,打印出所有不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。
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import random import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] dataset=pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\第一次数学建模\\湘菜口感好物质.xlsx') dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False) dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False) #matrix=dataset.values matrix=np.array(dataset) matrix=matrix.T matrix_xiang=matrix[:27] # 将NaN值替换为0 matrix_xiang = np.nan_to_num(matrix_xiang) # 检测矩阵中是否还有NaN值 这个代码报错TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''应如何修改
根据您提供的代码,错误出在尝试检测矩阵中是否还有NaN值时。出现错误的原因可能是矩阵中的元素类型不符合`np.isnan()`函数的要求。
为了解决这个问题,您可以尝试使用`np.isnan()`函数之前,先将矩阵的元素类型转换为浮点类型(float),然后再进行检测。下面是修改后的代码:
```python
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.decomposition import PCA
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
dataset = pd.read_excel('C:\\Users\\86180\\Desktop\\第一次数学建模\\湘菜口感好物质.xlsx')
dataset = dataset.drop(dataset.index[:1], inplace=False)
dataset = dataset.drop(dataset.columns[:1], axis=1, inplace=False)
matrix = np.array(dataset)
matrix = matrix.T
matrix_xiang = matrix[:27]
# 将NaN值替换为0
matrix_xiang = np.nan_to_num(matrix_xiang.astype(float))
# 检测矩阵中是否还有NaN值
has_nan = np.isnan(matrix_xiang).any()
if has_nan:
print("矩阵中存在NaN值")
else:
print("矩阵中没有NaN值")
```
在上述代码中,我使用`astype(float)`将矩阵的元素类型转换为浮点类型。然后,再对`matrix_xiang`进行NaN值的替换和检测。这样应该能够解决您遇到的问题。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1(前50行).csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名 df.head() #定位数据 X = df.iloc[:,1:] X.head() # 标准化数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() standX = scaler.fit_transform(X) standX # 肘部法则的可视化 from sklearn import metrics # 创建遍历,找到最合适的k值 scores = [] for k in range(2,150): labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_ score = metrics.silhouette_score(X,labels) scores.append(score) # 通过画图找出最合适的K值 plt.plot(list(range(2,150)),scores) plt.xlabel('Number of Clusters Initialized') plt.ylabel('Sihouette Score') plt.show()代码修改
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import metrics
df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1(前50行).csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名
X = df.iloc[:,1:]
scaler = StandardScaler()
standX = scaler.fit_transform(X)
scores = []
for k in range(2,150):
labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_
score = metrics.silhouette_score(X,labels)
scores.append(score)
plt.plot(list(range(2,150)),scores)
plt.xlabel('Number of Clusters Initialized')
plt.ylabel('Sihouette Score')
plt.show()