import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import collections from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 正常显示中文 # 参数寻优 inertia = [] silhouettteScore = [] # 计算聚类数目为2至9时的轮廓系数值和簇内误差平方和 for i in range(2, 10): km = KMeans(n_clusters=i, random_state=12).fit(ScoreModel) y_pred = km.predict(ScoreModel) center_ = km.cluster_centers_ score = metrics.silhouette_score(ScoreModel, km.labels_) silhouettteScore.append([i, score]) inertia.append([i, km.inertia_]) # 绘制轮廓系数图 silhouettteScore = np.array(silhouettteScore) plt.plot(silhouettteScore[: , 0], silhouettteScore[: , 1]) plt.title('轮廓系数值 - 聚类数目') plt.show() #绘制簇内误差平方和图 inertia = np.array(inertia) plt.plot(inertia[: , 0], inertia[: , 1]) plt.title('簇内误差平方和 - 聚类数目') plt.show()
时间: 2024-03-04 12:50:46 浏览: 25
这段代码使用了 Python 中的 sklearn 库中的 KMeans 算法,对 ScoreModel 进行聚类分析,并绘制了聚类数目与轮廓系数值、簇内误差平方和之间的关系图。
首先设置了中文字体,以便在图表中正常显示中文。然后定义了空列表 inertia 和 silhouettteScore,用于保存不同聚类数目下的簇内误差平方和和轮廓系数值。
接着使用 for 循环,将聚类数目从 2 到 9,每次分别对 ScoreModel 进行 KMeans 聚类,并计算轮廓系数值和簇内误差平方和。其中,轮廓系数值用于度量聚类结果的质量,簇内误差平方和用于评估聚类的紧密度和密度。
最后,使用 matplotlib 库绘制了轮廓系数值与聚类数目、簇内误差平方和与聚类数目之间的关系图,并调用 plt.show() 函数显示图表。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans
这段代码导入了pandas、numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster库,其中sklearn.cluster库中包括了DBSCAN和KMeans聚类算法。pandas和numpy库常用于数据处理和科学计算,matplotlib.pyplot库常用于数据可视化。你可以通过这些库来进行数据分析和聚类操作。
解释这段代码:import cv2 from pylab import * import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt
这段代码是导入了一些Python库和模块,具体解释如下:
- `import cv2`: 导入了OpenCV库,用于图像处理和计算机视觉任务。
- `from pylab import *`: 从pylab模块中导入所有的函数和变量,pylab是一个Python科学计算的库,它集成了matplotlib、numpy等模块。
- `import numpy as np`: 导入了NumPy库,用于科学计算和数据处理。
- `from sklearn.cluster import KMeans`: 从sklearn库中导入了KMeans聚类算法,用于对数据进行聚类分析。
- `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入了Matplotlib库中的pyplot模块,用于绘制数据图表。其中plt是pyplot模块的别名,方便使用。