import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名 df.head() #定位数据 X = df.iloc[:,1:] X.head() # 标准化数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() standX = scaler.fit_transform(X) standX # 肘部法则的可视化 from sklearn import metrics # 创建遍历，找到最合适的k值 scores = [] for k in range(2,150): labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_ score = metrics.silhouette_score(X,labels) scores.append(score) # 通过画图找出最合适的K值 plt.plot(list(range(2,150)),scores) plt.xlabel('Number of Clusters Initialized') plt.ylabel('Sihouette Score') plt.show()代码修改

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn import metrics

df = pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1（前50行）.csv",encoding='gbk') # 文件目录加文件名
X = df.iloc[:,1:]

scaler = StandardScaler()
standX = scaler.fit_transform(X)

scores = []
for k in range(2,150):
labels = KMeans(n_clusters=k,n_init='auto').fit(X).labels_
score = metrics.silhouette_score(X,labels)
scores.append(score)

plt.plot(list(range(2,150)),scores)
plt.xlabel('Number of Clusters Initialized')
plt.ylabel('Sihouette Score')
plt.show()

相关问题

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。

解释以下代码：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数：",scores) print("簇内误差平方和：",distortions)

PartialView] 特性在控制器操作中标记部分视图。

答案：B

12. 在 ASP.NET MVC这段代码是用于对一个Excel数据表进行K-Means聚类算法，得到不同数量簇时的 5 中，如何使用异步控制器操作（Async Controller Action）？
A. 在控制器操作中使用 async轮廓系数和簇内误差平方和。

以下是代码的解释：

1. 首先导入了Matplotlib 和 Task 返回类型。
B. 在控制器操作中使用 async 和 void 返回类型。
C. 在控制器操作中使用库的pyplot模块，pandas库和sklearn库中的metrics模块中的silhouette_score方法和cluster模块 async 和 string 返回类型。
D. 在控制器操作中使用 async 和 int 返回类型。

答案：A

13. 在中的KMeans类。

2. 通过pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其存储在data变量中。

3. 创建了两个列表scores和distortions，用于存储不同数量簇 ASP.NET MVC 5 中，如何使用 HTML Helper？
A. 使用 @Html 辅助器在视图中呈现 HTML 元时的轮廓系数和簇内误差平方和。

4. 循环从2到29，对于每个i素。
B. 使用 HtmlHelper 类在控制器操作中手动生成 HTML 元素。
C. 使用 [HtmlHelper] 特性，创建一个KMeans模型，将其分为i个簇，并将其应用于数据集data。predict_变量在控制器操作中标记 HTML 辅助器。
D. 使用 jQuery 选择器在 JavaScript 中生成 HTML 元素。

答存储每个数据点的簇标签。

5. 使用sklearn.metrics库中的silhouette_score方法计算所有数据点案：A

14. 在 ASP.NET MVC 5 中，如何使用模型绑定（Model Binding）廓系数，并将其存储在scores列表中。

6. 使用KMeans模型的inertia_属性计算簇内误差平方和(distortions)，并将其存储在distortions列表中。

7. 最后，打印出所有不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。