plt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=y_)

这行代码是用来画散点图的，其中：

- `samples` 是一个二维数组，每一行代表一个样本，第一列是 x 坐标，第二列是 y 坐标；
- `y_` 是一个一维数组，表示每个样本所属的类别，不同的类别用不同的颜色表示。

`plt.scatter` 函数会把所有的样本画成散点图，并且根据 `c` 参数指定的颜色数组来给不同的类别上色。例如，如果 `y_` 中有两个不同的值，那么会用两种颜色来表示这两个类别。

相关问题

plt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=target)

这行代码使用了matplotlib库中的scatter函数，用于绘制散点图。其中，samples[:,0]表示样本的第一维特征，samples[:,1]表示样本的第二维特征，c=target表示样本的类别，不同类别的样本会用不同的颜色表示。具体来说，scatter函数会将样本的第一维特征作为x轴，第二维特征作为y轴，然后根据类别信息target来为不同类别的样本赋予不同的颜色。

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()