for i in range(n_clusters):\n members = labels == i # members是一个布尔型数组\n plt.scatter( \n npdata[members, 1], \n npdata[members, 0], \n marker = markers[i], # 标记样式\n c = colors[i] # 标记颜色 \n ) # 绘制散点图\n plt.scatter(\n centroid[:, 0],\n centroid[:, 1],\n marker=\"x\",\n c=\"black\",\n s=48\n

这段代码是用于绘制 K-Means 聚类的结果的散点图，其中 n_clusters 是聚类的类别数，labels 是每个数据点所属的类别，npdata 是数据集。

具体来说，这段代码使用循环遍历每个聚类，然后根据类别将数据点分组，并使用不同颜色和标记样式绘制不同类别的数据点。同时，代码还绘制了聚类中心的位置，用黑色的 X 标记表示。

相关问题

# k-means聚类 model = KMeans(n_clusters=30,init='k-means++',n_init=10,max_iter=50,random_state=0) model.fit(data) labels = model.labels_ # 统计每个类别标签出现的次数 counts = np.bincount(labels) # 打印每个簇中包含的样本数量 for i in range(len(counts)): print("Cluster {}: {} samples".format(i, counts[i])) #绘制折线图 for i in range(30): cluster_data = data[labels == i] mean_data = np.mean(cluster_data, axis=0) plt.plot(mean_data) plt.show()解释这段代码

这段代码实现了 k-means 聚类算法，并使用 Python 的 scikit-learn 库来实现。该算法将数据集分成了 30 个簇，每个簇中包含多个样本。对于每个簇，该代码计算了其中所有样本的均值，并绘制了簇均值的折线图。在这里，使用了 bincount 函数来统计每个类别标签出现的次数，并使用 KMeans 类来训练模型。其中，参数 n_clusters 指定了簇的数量，init 指定了初始簇中心的选取方法，n_init 指定了重复运行 k-means 算法的次数，max_iter 指定了算法的最大迭代次数，random_state 指定了随机种子。最后，使用 labels 变量来获取每个样本所属的簇标签。

def k_medoids(X, n_clusters, max_iter=100): # 初始化类簇中心点 medoids = random.sample(range(len(X)), n_clusters) labels = None for _ in range(max_iter): # 计算所有样本与中心点的距离 distances = pairwise_distances(X, X[medoids]) # 分配样本到最近的中心点 new_labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新中心点 for i in range(n_clusters): cluster_samples = np.where(new_labels == i)[0] new_medoid = np.argmin(np.sum(distances[cluster_samples][:, cluster_samples], axis=1)) medoids[i] = cluster_samples[new_medoid] # 判断是否收敛 if np.array_equal(labels, new_labels): break labels = new_labels return medoids, labels

这是一个 K-medoids 算法的实现。K-medoids 是一种聚类算法，它与 K-means 算法相似，但是它使用实际数据点作为聚类中心，而不是计算出的平均值。在这个实现中，输入参数 X 是一个包含样本数据的矩阵，n_clusters 是要生成的聚类数量，max_iter 是最大迭代次数。

算法的主要步骤如下：
1. 随机选择 n_clusters 个样本作为初始的中心点 medoids。
2. 计算所有样本与中心点之间的距离。
3. 将每个样本分配到距离最近的中心点。
4. 更新每个聚类的中心点，选择距离该聚类内样本距离之和最小的样本作为新的中心点。
5. 判断是否收敛，如果新的标签与上一次迭代的标签相同，则认为算法已经收敛，结束迭代。
6. 返回最终的中心点 medoids 和样本的标签 labels。

这个算法可以用于将样本数据划分成指定数量的不同聚类。它通过最小化样本与中心点之间的距离来确定聚类结果。