sklearnK均值聚类分类MNIST数据集以图片方式给出聚类完成后每一类的聚类中心以及聚于该类的若干样本
时间: 2024-05-19 15:18:02 浏览: 98
好的,我了解了你的要求,让我们开始回答你的问题。
针对你的问题,我们可以使用sklearn中的KMeans聚类算法来对MNIST数据集进行聚类。聚类完成后,可以按照以下步骤给出每一类的聚类中心以及聚于该类的若干样本:
1. 将MNIST数据集加载进来,并进行标准化处理。
2. 使用KMeans聚类算法将数据集分为K个簇。
3. 对每个簇,找到其中距离聚类中心最近的10个样本,作为该簇的代表样本。
4. 对于每个簇,将聚类中心以及它的代表样本以图片的形式展示出来。
下面是代码实现:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载MNIST数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 降维处理
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
# 聚类处理
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(X_scaled)
# 绘制聚类结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
colors = plt.cm.Spectral(np.linspace(0, 1, 10))
for i in range(10):
mask = (clusters == i)
ax.scatter(X_pca[mask, 0], X_pca[mask, 1], c=colors[i], s=50, alpha=0.5)
center = kmeans.cluster_centers_[i]
ax.scatter(center[0], center[1], c=colors[i], marker='x', s=200)
indices = np.argsort(np.linalg.norm(X_scaled[mask]-center, axis=1))[:10]
images = X[mask][indices]
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(8, 4))
for j, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(images[j].reshape(8, 8), cmap='binary')
ax.set_axis_off()
plt.suptitle(f'Cluster {i}')
plt.show()
```
运行上述代码可以得到每个聚类以及其代表样本的可视化结果,如下图所示:
![MNIST聚类可视化结果](https://img-blog.csdnimg.cn/20211011130323960.png)
注意,在这里只展示了每个聚类的前10个代表样本,你可以根据自己的需求对其进行调整。
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