python聚类图 怎么控制点大小

要控制聚类图中点的大小，可以使用 `matplotlib` 库的 `scatter` 函数，并指定点的大小参数 `s`。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成随机数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

# 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(X)

# 绘制聚类图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50)
plt.show()

在 `scatter` 函数中，`c` 参数指定点的颜色，可以使用聚类结果中的标签来表示不同的聚类；`s` 参数指定点的大小，可以根据需要来调整。

相关问题

python 聚类 标签字体大小

要在 Python 中使用聚类算法并在结果中显示标签时，您可以使用 matplotlib 库来控制标签的字体大小。具体来说，您可以使用 scatter 方法来绘制数据点，并使用 text 方法来添加标签。然后，您可以使用 set_size 方法来控制标签的字体大小。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用 KMeans 聚类算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 绘制数据点和标签
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
for i, label in enumerate(labels):
    plt.text(X[i, 0], X[i, 1], str(label), fontsize=12)

# 设置标签字体大小
plt.gcf().canvas.draw()
for label in plt.gca().get_children():
    if isinstance(label, matplotlib.text.Text):
        label.set_fontsize(12)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 KMeans 算法对随机数据进行聚类，并将标签存储在 `labels` 变量中。然后，我们使用 `scatter` 方法绘制数据点，使用 `text` 方法添加标签，并使用 `set_size` 方法设置标签字体大小。最后，我们使用 `show` 方法显示图形。

头歌python聚类

### Python 聚类算法教程与实例

#### 使用 Scikit-Learn 进行 K-Means 聚类
K-Means 是最常用的聚类算法之一，其目标是在特征空间中找到 k 个中心点使得所有样本到最近中心的距离平方和最小化[^2]。

from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建随机二维数据集
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(150, 2)

# 构建并训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data)

# 可视化结果
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker="*", color='red', s=200, alpha=0.75);

此代码展示了如何利用 `sklearn` 的 `KMeans` 类创建一个简单的三分类聚类器，并绘制出原始数据及其对应的类别标记以及质心位置。

#### DBSCAN 密度基底空间聚类应用
不同于基于距离的传统方法，DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 不需要预先指定簇的数量。该算法能够识别任意形状的数据分布，并自动发现噪声点[^4]。

from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pd

# 定义参数 eps 和 min_samples 来控制邻域大小及核心对象所需的最少邻居数量
dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10)

# 对输入矩阵 X 执行密度聚类操作
labels = dbscan.fit_predict(X)

# 将预测的结果附加回原 DataFrame 中作为新列 'cluster'
df['cluster'] = labels.tolist()
print(df[['x', 'y', 'cluster']])

这段脚本说明了怎样运用 `DBSCAN` 函数处理具有潜在异常值的数据集合；同时提供了将最终分组信息加入初始表格的方式以便后续分析使用。

#### 计算轮廓系数评估聚类效果
为了验证所选的聚类方案是否合理有效，可以借助 silhouette_score 函数计算整体或单一样品所属群体的好坏程度。当均值接近于 +1 表明分离良好；而负数值则意味着存在较多交叉重叠区域[^5]。

from sklearn.metrics import silhouette_score

range_n_clusters = [2, 3, 4, 5]

for n_clusters in range_n_clusters:
    clusterer = KMeans(n_clusters=n_clusters)
    preds = clusterer.fit_predict(data)
    
    score = silhouette_score(data, preds)
    print(f'对于 {n_clusters} 个集群，Silhouette Score : {score:.3f}')

上述程序片段遍历不同的可能划分方式，输出每种情况下的平均轮廓得分供比较参考，从而帮助选取最优解。