plt.scatter(data.iloc[:, 2], data.iloc[:, 1], c=kmeans_labels)

这是一个使用matplotlib库中scatter函数进行散点图绘制的代码片段。其中，"data"是一个pandas DataFrame，".iloc[:, 2]"选取了所有行的第三列作为x轴数据，".iloc[:, 1]"选取了所有行的第二列作为y轴数据，"c=kmeans_labels"表示将k-means聚类算法的标签作为颜色参数来区分不同的数据点。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

您的代码看起来几乎是正确的，但有一点需要注意。Voronoi图是在原始数据空间中绘制的，而不是在主成分空间中。因此，在绘制Voronoi图之前，我们需要将主成分投影回原始数据空间。以下是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d

# 生成示例数据
data = df.iloc[:, 1:15]

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 主成分分析
pca = PCA(n_components=5)
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled)

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data_pca)
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_

# 将主成分投影回原始数据空间
data_projected = pca.inverse_transform(data_pca)

# 绘制Voronoi图
vor = Voronoi(centers)
voronoi_plot_2d(vor)

# 绘制样本点
plt.scatter(data_projected[:, 0], data_projected[:, 1], c=labels)

# 设置坐标轴标签和标题
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Voronoi Diagram')

# 显示图形
plt.show()

请确保在代码中替换`df.iloc[:, 1:15]`为您实际的数据。这段代码将绘制投影回原始数据空间后的样本点，并在Voronoi图上显示聚类结果。

逐句注释import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd data = pd.read_csv('xigua.csv') # 加载数据 print(data) print(data.shape) X = data.iloc[: ,1:3].values print(X) print(X.shape) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'None') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show() #运用数学方法计算k的取值 score = [] for i in range(10): model = KMeans(n_clusters = i + 2) model.fit(X[:, 1:3]) #计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好 score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric = 'euclidean')) plt.figure(figsize = (5, 4)) plt.plot(range(2, 12, 1), score) plt.show() #n_clusters表示k的取值，也就是聚成簇的数量 #fit()函数：做的就是模型训练 kmeans = KMeans(n_clusters = 3, random_state = 0, ).fit(X[:, 1:3]) label_pred = kmeans.labels_#获取聚类标签 print(label_pred) centroids = kmeans.cluster_centers_ #获取聚类簇心 print(centroids) #绘制结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c = "red", marker = 'o', label = 'label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c = "green", marker = '*', label = 'label1') plt.ylabel('Sugar content') plt.xlabel('density') plt.legend(loc = 2) plt.show()

这份代码主要是对西瓜数据集进行聚类分析，下面是逐行的注释：

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库
from sklearn.cluster import KMeans  # 导入kmeans聚类算法
from sklearn.metrics import silhouette_score  # 导入轮廓系数评价指标
import pandas as pd  # 导入数据处理库

data = pd.read_csv('xigua.csv')  # 加载数据
print(data)  # 打印数据
print(data.shape)  # 打印数据的形状

X = data.iloc[:, 1:3].values  # 取第2列和第3列作为特征
print(X)  # 打印特征
print(X.shape)  # 打印特征的形状

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='None')  # 绘制散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

score = []  # 初始化轮廓系数列表
for i in range(10):  # 循环计算轮廓系数
    model = KMeans(n_clusters=i + 2)  # 聚类模型
    model.fit(X[:, 1:3])  # 训练模型
    # 计算轮廓系数，系数取值范围[-1,1]，越接近1的，k的值越好
    score.append(silhouette_score(X[:, 0:2], model.labels_, metric='euclidean'))

plt.figure(figsize=(5, 4))  # 创建图像
plt.plot(range(2, 12, 1), score)  # 绘制轮廓系数图像
plt.show()  # 显示图像

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X[:, 1:3])  # 聚类模型
label_pred = kmeans.labels_  # 获取聚类标签
print(label_pred)  # 打印聚类标签

centroids = kmeans.cluster_centers_  # 获取聚类簇心
print(centroids)  # 打印聚类簇心

x0 = X[label_pred == 0]  # 获取第一类样本
x1 = X[label_pred == 1]  # 获取第二类样本
plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0')  # 绘制第一类样本的散点图
plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1')  # 绘制第二类样本的散点图
plt.ylabel('Sugar content')  # y轴标签
plt.xlabel('density')  # x轴标签
plt.legend(loc=2)  # 图例位置
plt.show()  # 显示图像

这段代码的目的是对西瓜数据集进行聚类分析，首先通过读取数据集获取特征，然后绘制散点图观察数据的分布情况，接着通过计算轮廓系数来确定最优的聚类簇数，再利用KMeans算法进行聚类分析，并绘制聚类结果的散点图。