我有一段程序 import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 将所有小框的中心点坐标作为聚类的输入centers = np.array([(bbox[0]+bbox[2]/2, bbox[1]+bbox[3]/2) for bbox in bboxes])# 聚类算法将所有中心点分为k个簇k = 5 # 可根据实际情况调整kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(centers)# 遍历每个簇，将其中所有小框合成一个较大的框for i in range(k): indices = np.where(kmeans.labels_ == i)[0] if len(indices) > 0: x_min = min([bboxes[j][0] for j in indices]) y_min = min([bboxes[j][1] for j in indices]) x_max = max([bboxes[j][0]+bboxes[j][2] for j in indices]) y_max = max([bboxes[j][1]+bboxes[j][3] for j in indices]) cv2.rectangle(img1, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)，但我的可能的框是未知数量的，所以不能分具体的簇，能帮我修改一下吗，

聚类代码%2b数据.rar_Kmeans_jupyter kmeans_聚类_聚类代码

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设我们已经有了一个名为"data.npy"的数据文件，它包含了我们要聚类的数据 data = np.load('data.npy') # 初始化KMeans模型，指定簇的数量 kmeans = ...

KMeans聚类算法+代码

KMeans聚类算法是机器学习领域中广泛应用的一种无监督学习方法，主要用于发现数据中的自然群体或类别。在没有预先标记的情况下，它通过计算样本之间的距离并迭代调整簇中心来将数据点分配到不同的簇中。KMeans算法的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # 生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.randn(1000, 2) # 使用K-means算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', color='red') plt.title('Clustering Visualization') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()代码讲解

from sklearn.cluster import KMeans 这里导入了NumPy用于处理数据，Matplotlib用于数据可视化，以及scikit-learn库中的KMeans类用于执行K-means聚类。 2. 生成随机数据： np.random.seed(0) X = np.random...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # K均值聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 打印聚类结果 print('kmeans.labels_:', kmeans.labels_) print('kmeans.cluster_centers_:', kmeans.cluster_centers_) # 可视化聚类效果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.title('Clustering result') plt.show()分析一下这段代码以及运行代码后的结果

1. 导入需要的模块，包括numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.cluster中的KMeans类和sklearn.datasets中的load_iris函数。 2. 加载鸢尾花数据集，将数据集中的数据赋值给变量X，将数据集中的标签赋值给变量y。 3. ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import ...

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(X) kmeans.labels_ kmeans.predict(X) kmeans.cluster_centers_代码含义

这段代码使用了 scikit-learn 中的 KMeans 聚类算法，对数据集 X 进行聚类，将其分为 5 个簇。具体含义如下： - from sklearn.cluster import KMeans：从 scikit-learn 中导入 KMeans 类。 - import numpy as np...

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np kmeans = KMeans（n_clusters=5， random_state=0）.fit（X） kmeans.labels_ kmeans.predict（X） kmeans.cluster_centers_转换成MATLAB语言

暂不支持将Python代码自动转换为MATLAB代码。请手动将代码转换为MATLAB语言，可以参考以下转换示例： ...聚类完成后，可以使用predict函数预测每个数据点所属的簇，并使用Centroids属性获取聚类中心。

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def compress_image(image, n_clusters): # 转换为一维向量 data = image.reshape(-1, 3) # 用 KMeans 算法将像素点聚类到 n_clusters 个簇中 kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(data) # 将每个像素点替换为所属簇的中心像素值 compressed_data = np.array([kmeans.cluster_centers_[label] for label in kmeans.labels_]) # 将压缩后的一维向量转换回原图像的形状 compressed_image = compressed_data.reshape(image.shape) return compressed_imageimport matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图像 image = np.array(Image.open('0.jpg')) # 将图像数据归一化到 [0, 1] 范围内 image = image.astype('float32') / 255.0 # 压缩图像 compressed_image = compress_image(image_norm, n_clusters=16) # 显示压缩前后的图像 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax[0].imshow(image) ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(compressed_image) ax[1].set_title('Compressed Image') plt.show()加上计算压缩率的功能

from sklearn.cluster import KMeans def compress_image(image, n_clusters): # 转换为一维向量 data = image.reshape(-1, 3) # 用 KMeans 算法将像素点聚类到 n_clusters 个簇中 kmeans = KMeans(n_clusters...

# 将球员数据集聚为3类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = 3) kmeans.fit(X) # 将聚类结果标签插入到数据集players中 players['cluster'] = kmeans.labels_ # 构建空列表，用于存储三个簇的簇中心 centers = [] for i in players.cluster.unique(): centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean()) # 将列表转换为数组，便于后面的索引取数 centers = np.array(centers)

这段代码使用了KMeans聚类算法将球员数据集聚为3类，并将聚类结果标签插入到数据集中，然后计算了三个簇的簇中心并存储在列表centers中。具体解释如下： from sklearn.cluster import KMeans import numpy as...

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()

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...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

这段代码主要是使用KMeans算法对一个数据集进行聚类分析，并输出聚类结果。下面是代码的解释： 1. 导入所需的库 python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from ...

运行以下代码，完成任务要求。 import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets from sklearn import metrics np.random.seed(8) # 设定随机环境 # 创建随机样本 X, _ = datasets.make_blobs(centers=[[0, 0]]) X1 = np.dot(X, [[4, 1], [1, 1]]) X2 = np.dot(X[:50], [[1, 1], [1, -5]]) - 2 X = np.concatenate((X1, X2)) y = [0] * 100 + [1] * 50 # KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2) y_kmeans = kmeans.fit(X).predict(X) # 绘图 for e, labels in enumerate([y, y_kmeans], 1): mp.subplot(1, 2, e) mp.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, alpha=0.6) mp.xticks(()) mp.yticks(()) mp.show() 任务：（1）补充 sklearn.mixture.GaussianMixture对数据进行聚类；（2）对两种方法的结果进行比较。并附图。

很抱歉，作为AI语言模型，我无法运行代码，...通过导入numpy、matplotlib、sklearn.datasets和sklearn.cluster等库，可以对数据集进行聚类并评估聚类结果的质量。在代码中，使用了随机数种子来保证每次运行的结果一致。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据集 iris = load_iris() # 将数据集转换为DataFrame类型 iris_df = pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target']) # 回归分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']] y = iris_df['petal length (cm)'] reg = LinearRegression().fit(X, y) print("回归分析系数：", reg.coef_) # 朴素贝叶斯分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = GaussianNB().fit(X, y) print("朴素贝叶斯准确率：", clf.score(X, y)) # 决策树分类 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = iris_df['target'] clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y) print("决策树准确率：", clf.score(X, y)) # 聚类分析 X = iris_df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) print("聚类中心点：", kmeans.cluster_centers_)

这段代码是关于数据分析和机器学习的，主要使用了scikit-learn库中的LinearRegression，GaussianNB，DecisionTreeClassifier和KMeans等模型，分别进行了回归分析、...聚类分析通过KMeans模型进行聚类，输出聚类中心点。

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

3. 可视化：将聚类结果可视化，将数据点按照聚类标签的不同用不同形状的标记表示，并将聚类中心用黑色星号标记出来。 4. 最佳K值：使用轮廓系数法求解最佳的K值。在这段代码中，使用了KMeans算法对iris数据进行聚类...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import ...

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()

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...

%matplotlib inline from sklearn.cluster import KMeans#导入sklearn中kmeans聚类包 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets iris=datasets.load_iris() #1 查看iris包括哪些信息，比如数据，label等。将这些信息打印出来； #2 信息中是否已包含每一样本所属的类？没聚类之彰，是否可以打印iris每一个label的样本个数; #3 画出第一类label的前两列的散点图； #4 用KMeans对数据进行聚类； #5 打印各聚类中心； #6 打印聚类后几个点的类标号； #7 打印迭代次数； #8 说明以下代码的作用： data=iris.data k=[] for i in range(1,20): km=KMeans(n_clusters=i,init='random',n_init=10,max_iter=200,tol=1e-04,random_state=0) km.fit(data) # inertia_:Sum of squared distances of samples to their closest cluster center. k.append(km.inertia_) plt.plot(range(1,20),k,marker='o') plt.xlabel('Number of cluster') plt.ylabel('Distorton') #9 使用BIRCH算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。 #10 使用DBSCAN算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。

print("聚类中心:\n", km.cluster_centers_) 6. 打印聚类后几个点的类标号，可以使用以下代码： python print("聚类后的标签:\n", km.labels_[:5]) 7. 打印迭代次数，可以使用以下代码： python ...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_...

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