nCluster = 9 kmodel = KMeans(n_clusters=nCluster, random_state=728) kmodel.fit(pred_images) kpredictions = kmodel.predict(pred_images) shutil.rmtree('D:/wjd/15') for i in range(nCluster): os.makedirs("D:/wjd/15/cluster" + str(i)) for i in range(len(paths)): shutil.copy2(paths[i], "D:/wjd/15/cluster" + str(kpredictions[i]))

根据你提供的代码，这段代码的功能是使用K均值聚类算法对`pred_images`进行聚类，并将每个样本分配到相应的聚类簇中。然后，根据聚类结果将原始图片文件拷贝到不同的目录中，以便于后续对聚类结果进行分析或展示。

具体而言，代码中的步骤如下：

1. 定义了聚类的簇数`nCluster`为9，并创建了一个KMeans对象`kmodel`，使用随机种子`random_state=728`进行初始化。
2. 使用`kmodel.fit(pred_images)`对`pred_images`进行聚类，得到每个样本的聚类标签。
3. 创建了一个目录`D:/wjd/15`，如果该目录已存在，则先删除该目录及其下的所有文件和子目录。
4. 使用循环创建了9个目录`D:/wjd/15/cluster0`、`D:/wjd/15/cluster1`、...、`D:/wjd/15/cluster8`，用于存放每个聚类簇的图片文件。
5. 根据每个样本的聚类标签，将对应的图片文件从原始路径`paths`复制到相应的聚类簇目录中，命名方式为`D:/wjd/15/clusterX/imageY`，其中X为聚类簇的索引，Y为图片在原始路径中的索引。

这段代码的效果是将聚类结果可视化，将每个聚类簇的图片文件分别存放在不同的目录中，方便进一步分析和观察聚类结果。

相关问题

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()

这份代码主要是对西瓜数据集进行聚类分析，下面是逐行的注释：

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入kmeans聚类算法
from sklearn.metrics import silhouette_score  # 导入轮廓系数评价指标
import pandas as pd  # 导入数据处理库

data = pd.read_csv('xigua.csv')  # 加载数据
print(data)  # 打印数据
print(data.shape)  # 打印数据的形状

X = data.iloc[:, 1:3].values  # 取第2列和第3列作为特征
print(X)  # 打印特征
print(X.shape)  # 打印特征的形状

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='None')  # 绘制散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

score = []  # 初始化轮廓系数列表
for i in range(10):  # 循环计算轮廓系数
    model = KMeans(n_clusters=i + 2)  # 聚类模型
    model.fit(X[:, 1:3])  # 训练模型
    # 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))  # 创建图像
plt.plot(range(2, 12, 1), score)  # 绘制轮廓系数图像
plt.show()  # 显示图像

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
print(centroids)  # 打印聚类簇心

x0 = X[label_pred == 0]  # 获取第一类样本
x1 = X[label_pred == 1]  # 获取第二类样本
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')  # 绘制第一类样本的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')  # 绘制第二类样本的散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

这段代码的目的是对西瓜数据集进行聚类分析，首先通过读取数据集获取特征，然后绘制散点图观察数据的分布情况，接着通过计算轮廓系数来确定最优的聚类簇数，再利用KMeans算法进行聚类分析，并绘制聚类结果的散点图。

实验目的： 会用Python创建KMeans聚类分析模型； 使用KMeans模型对航空公司客户价值进行聚类分析； 会对聚类结果进行分析。 实验内容： 使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。 数据集：air_data.csv 数据集大小：62052条不重复数据 原数据有40个属性，为了大家训练模型方便，本实验使用预处理后的标准化数据，该数据有5个属性。 数据说明： ZL：入会至当前时长，反应可能的活跃时间 ZR：最近消费时间间隔，反应最近一段时间活跃程度 ZF：消费频次，反应客户忠诚度 ZM：消费里程总额，反应客户对乘机的依赖程度 ZC：舱位等级对应折扣系数，一般舱位等级越高，折扣系数越大 载入训练数据、显示读入数据的前5行 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类 from sklearn.cluster import KMeans k = 5 model = … KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=5, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',random_state=None, tol=0.0001,verbose=0) 检查每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点，统计聚类个数及中心点 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来 分析聚类结果

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 载入数据
data = pd.read_csv('air_data.csv')

# 数据预处理
data = data[['ZL', 'ZR', 'ZF', 'ZM', 'ZC']]
data = data.dropna()
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 训练KMeans模型
k = 5
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
pred_y = kmeans.fit_predict(data_scaled)

# 统计每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_
n_samples_per_cluster = np.bincount(labels, minlength=k)
print("Number of samples per cluster:", n_samples_per_cluster)
print("Centers of each cluster:", centers)

# 统计聚类个数及中心点
plt.scatter(data_scaled[:, 0], data_scaled[:, 1], c=pred_y)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], s=300, marker='*', c='red')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('ZL')
plt.ylabel('ZR')
plt.show()

# 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图
fig, ax = plt.subplots()
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'm']
for i in range(k):
    points = np.array([data_scaled[j] for j in range(len(data_scaled)) if labels[j] == i])
    ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=7, c=colors[i])
ax.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=200, c='#050505')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('ZL')
plt.ylabel('ZR')
plt.show()

# 按统一类别把聚类中心用线连接起来
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(k):
    points = np.array([data_scaled[j] for j in range(len(data_scaled)) if labels[j] == i])
    ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=7, c=colors[i])
ax.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='*', s=200, c='#050505')
for i, c in enumerate(centers):
    ax.plot([c[0], centers[(i+1)%k, 0]], [c[1], centers[(i+1)%k, 1]], 'k--')
plt.title('KMeans Clustering')
plt.xlabel('ZL')
plt.ylabel('ZR')
plt.show()

# 分析聚类结果
# 可以根据聚类结果，分析出不同类别的客户特征和行为习惯，为航空公司制定针对性的市场策略和服务方案提供依据。

首先，载入数据，并对数据进行预处理，只保留了5个属性，并进行了标准化处理。然后，使用KMeans算法将数据聚成5类，并统计每个聚类类别样本数和每个聚类类别中心点。接着，画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来。最后，根据聚类结果进行分析，可以得到不同类别客户的特征和行为习惯，为航空公司制定市场策略和服务方案提供依据。