from sklearn import random_projection from sklearn import decomposition,metrics from sklearn.cluster import KMeans X,y=datasets.load_breast_cancer(return_X_y=True) print("X.shape:",X.shape) print("y.shape:",y.shape) print("X[:3]:",X[:3]) print("y[:3]",y[:3]) #随机投影降维 rp=random_projection.SparseRandomProjection(n_components=3,density=0.1,random_state=42) X_projected=rp.fit_transform(X) # ##PCA降维 pca=decomposition.TruncatedSVD(n_components=3) X_projected=pca.fit_transform(X) ##kmeans聚类 y_pred=KMeans(n_clusters=2,n_init=10).fit_predict(X_projected) ##对K-mean的聚类效果进行评分 score=metrics.calinski_harabasz_score(X_projected,y_pred) print(score) plt.figure(1) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y) plt.figure(2) ax = plt.subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_projected[:,0],X_projected[:,1],X_projected[:,2],c=y_pred) plt.show()是在干什么

这段代码主要是使用sklearn库中的一些机器学习算法对乳腺癌数据集进行降维和聚类，然后对聚类效果进行评估，最后用可视化的方式展示降维和聚类的结果。

具体来说，代码中的操作包括：

1. 加载乳腺癌数据集，其中X表示样本特征，y表示样本标签。

2. 使用随机投影（SparseRandomProjection）算法对样本进行降维，将特征从原来的30维降到了3维。

3. 使用PCA算法对样本进行降维，同样将特征从原来的30维降到了3维。

4. 使用K-means算法对降维后的数据进行聚类，将样本分为2类。

5. 使用Calinski-Harabasz指数（calinski_harabasz_score）对聚类效果进行评估，越大表示聚类效果越好。

6. 使用Matplotlib库对降维和聚类的结果进行可视化展示，其中第一个图展示了原始数据在3D空间中的分布情况，第二个图展示了聚类后的结果在3D空间中的分布情况。

相关问题

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

这是Python中用于绘制三维图形的模块之一，主要用于matplotlib库中。通过使用Axes3D模块，可以方便地创建三维坐标系，并在其中绘制三维图形。在使用之前，需要先安装matplotlib库。以下是一个简单的示例代码，用于创建一个三维坐标系并在其中绘制一个简单的三维散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 创建一个三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成一些随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图形
plt.show()

这将生成一个简单的三维散点图，其中x、y、z轴分别表示随机生成的三个数据集。您可以根据需要修改代码，并使用Axes3D模块创建更复杂的三维图形。

from mpl_toolkits.basemap import Basemap这个调用不了

如果你在使用 `from mpl_toolkits.basemap import Basemap` 时出现了错误，可能是因为 Basemap 已经在 2020 年停止更新，不再支持 Python 3，并且已经从 PyPI 中移除。建议你使用 Cartopy 库代替 Basemap 库，Cartopy 是一个更加现代化的 Python 地图绘制库，支持 Python 3，并且提供了更多的功能和更好的性能。

你可以通过以下命令安装 Cartopy 库：

pip install cartopy

安装完成后，你可以使用以下代码来绘制地图：

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个以等面积投影方式为基础的地图
ax = plt.axes(projection=ccrs.EqualEarth())

# 添加海岸线和边界
ax.coastlines(resolution='110m', linewidth=1)

# 设置地图显示范围
ax.set_extent([-180, 180, -90, 90], crs=ccrs.PlateCarree())

plt.show()

更多的地图绘制示例可以参考 Cartopy 的官方文档。