x,y =make_blobs() plt.scatter(x[:,0], x[:,1], c = y,s = 15)

这也是一段 Python 代码，用于生成随机的聚类数据，并使用 Matplotlib 库绘制散点图。其中，make_blobs() 函数可以生成指定数量、指定中心点数量和方差的随机聚类数据。x 是一个二维数组，包含了所有数据点的横纵坐标信息；y 是一个一维数组，包含了所有数据点的分类信息，可以用不同的颜色来表示不同的分类；c 参数指定了绘制散点图时使用的颜色；s 参数指定了散点的大小。

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from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(random_state=42) mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y) plt.xlabel("Feature 0") plt.ylabel("Feature 1") plt.legend("Class 0","Class 1","Class 2")修改代码

修改后的代码如下：

from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn

X, y = make_blobs(random_state=42)

mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y)
plt.xlabel("Feature 0")
plt.ylabel("Feature 1")
plt.legend(["Class 0","Class 1","Class 2"])

主要做了两个修改：

1. 在导入 `matplotlib.pyplot` 后，需要使用 `plt` 来指代它。

2. 在调用 `legend()` 函数时，需要将每个类别标签放在一个列表中，作为参数传入函数。

完成填空 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2 data, labels = make_blobs( ) # 数据可视化 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50) plt.title("原始数据分布") plt.show() # K-means聚类分析 kmeans = #DBSCAN聚类分析 # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("K-means聚类结果") plt.show() # 可视化聚类结果 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=, s=50, cmap='viridis') #画出类中心 plt.scatter( , c='red', marker='x', s=200) plt.title("DBSCAN聚类结果") plt.show()

完成代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成样例数据集 300条数据，4个类 std=2
data, labels = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=2)

# 数据可视化
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], s=50)
plt.title("原始数据分布")
plt.show()

# K-means聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(data)

# DBSCAN聚类分析
dbscan = DBSCAN(eps=1.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, cmap='viridis') # K-means聚类结果
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出类中心
plt.title("K-means聚类结果")
plt.show()

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=dbscan.labels_, s=50, cmap='viridis') # DBSCAN聚类结果
plt.scatter(data[dbscan.core_sample_indices_][:, 0], data[dbscan.core_sample_indices_][:, 1], c='red', marker='x', s=200) # 画出核心点
plt.title("DBSCAN聚类结果")
plt.show()