plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)

这行代码使用 matplotlib 库中的 scatter 函数绘制散点图。其中，data 是一个二维数组，每一行代表一个样本的特征向量；labels 是一个一维数组，表示每个样本的类别标签。

函数的第一个参数是所有样本的第一维特征组成的数组，即所有样本在第一维上的取值。第二个参数是所有样本的第二维特征组成的数组，即所有样本在第二维上的取值。第三个参数 c 表示每个样本的颜色，可以传入一个一维数组或者一个字符串，表示每个样本的颜色。如果传入一个一维数组，则数组中的每个元素对应一个样本的颜色；如果传入一个字符串，则所有样本的颜色都相同。在这里，我们使用 labels 数组来表示每个样本的颜色，即每个类别对应一种颜色。

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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。

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()