给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维(3维),再用k-mean聚2类,写出聚类中心坐标
时间: 2024-02-27 08:52:25 浏览: 22
好的,我来为您解答这个问题。
首先,您需要导入必要的库和数据集。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.utils import shuffle
# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris_2_3.txt', header=None, delimiter=',')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 随机排列数据集顺序
X, y = shuffle(X, y)
# PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X = pca.fit_transform(X)
# KMeans聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
# 输出聚类中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)
```
运行上述代码后,您将会得到输出结果,即聚类中心坐标。
相关问题
给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维(3维),再用k-mean聚2类,写出聚类中心坐标。
好的,你可以按照以下步骤来实现:
1. 导入所需的库和函数:
```
import numpy as np
import random
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
```
2. 加载数据集:
```
data = np.loadtxt('iris_2_3.txt', delimiter=',')
```
3. 随机打乱数据集的顺序:
```
random.shuffle(data)
```
4. 对数据集进行PCA降维:
```
pca = PCA(n_components=3)
data_pca = pca.fit_transform(data)
```
5. 使用KMeans算法对数据进行聚类:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data_pca)
```
6. 输出聚类的中心坐标:
```
print(kmeans.cluster_centers_)
```
完整代码如下:
```
import numpy as np
import random
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集
data = np.loadtxt('iris_2_3.txt', delimiter=',')
# 随机打乱数据集的顺序
random.shuffle(data)
# 对数据集进行PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
data_pca = pca.fit_transform(data)
# 使用KMeans算法对数据进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(data_pca)
# 输出聚类的中心坐标
print(kmeans.cluster_centers_)
```
需要注意的是,这里我们使用了PCA降维算法将数据降到3维,然后使用KMeans算法聚类成2类。实际应用时,你需要根据具体的数据集进行相应的调整,包括降维的维度、聚类的类别数等。
(2)给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维(3维),再用k-mean聚2类,写出聚类中心坐标。
好的,我来解答你的问题。
首先,读取数据集iris_2_3.txt并随机排列数据集顺序,可以用如下代码实现:
```python
import random
import numpy as np
# 读取数据集
data = np.loadtxt("iris_2_3.txt", delimiter=",")
# 随机排列数据集顺序
random.shuffle(data)
```
接下来,使用PCA算法对数据进行降维,可以使用sklearn库中的PCA类实现。代码如下:
```python
from sklearn.decomposition import PCA
# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=3)
# 对数据进行降维
data_pca = pca.fit_transform(data)
```
然后,使用k-means算法对降维后的数据进行聚类,可以使用sklearn库中的KMeans类实现。代码如下:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建KMeans对象,设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(data_pca)
# 获取聚类中心坐标
centers = kmeans.cluster_centers_
print("聚类中心坐标:")
print(centers)
```
最后,打印出聚类中心坐标即可。完整代码如下:
```python
import random
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取数据集
data = np.loadtxt("iris_2_3.txt", delimiter=",")
# 随机排列数据集顺序
random.shuffle(data)
# 创建PCA对象
pca = PCA(n_components=3)
# 对数据进行降维
data_pca = pca.fit_transform(data)
# 创建KMeans对象,设置聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 对数据进行聚类
kmeans.fit(data_pca)
# 获取聚类中心坐标
centers = kmeans.cluster_centers_
print("聚类中心坐标:")
print(centers)
```
希望能够帮助到你!