plt.scatter(x, y, c='blue') plt.title("initial data") plt.show() plt.close()

这段代码使用 `plt.scatter` 函数在二维坐标系上绘制散点图，其中 `x` 和 `y` 分别表示散点图中点的横坐标和纵坐标，`c` 表示散点的颜色，这里使用了蓝色。接着使用 `plt.title` 函数添加图表标题，标题为 "initial data"。最后使用 `plt.show` 函数显示绘制的图表，并使用 `plt.close` 函数关闭图表，以释放资源。这段代码的作用是绘制一个蓝色的散点图，并添加标题 "initial data"。

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plt.scatter(x[y== 0, 0], x[y== 0, 1]) plt.scatter(x[y== 1, 0], x[y== 1, 1]) plt.show()

Sorry, as an AI language model, I cannot generate a graph. However, the code you provided is plotting a scatter plot with two different colors, where one color represents the data points with label 0 and the other color represents the data points with label 1. The data points are plotted using their first and second feature values, which are stored in the first and second columns of the array 'x'.

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()