# 绘制散点图 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('PCA Scatter Plot') plt.show()

这段代码使用Matplotlib库绘制了降维后的数据的散点图。

`plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1])`将降维后的数据`X_pca`的第一列作为横坐标，第二列作为纵坐标，绘制了散点图。

`plt.xlabel('PC1')`和`plt.ylabel('PC2')`分别设置了横轴和纵轴的标签为'PC1'和'PC2'。

`plt.title('PCA Scatter Plot')`设置了图表的标题为'PCA Scatter Plot'。

最后，使用`plt.show()`显示绘制的散点图。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征作为萼片长和宽 # 进行Kmeans聚类划分 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 绘制散点图 plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') plt.legend() plt.show()改进此代码

这段代码已经完成了 KMeans 聚类算法对鸢尾花数据集的分类，但是可以对其进行以下改进：

1. 使用更多的特征进行聚类，以提高聚类效果。
2. 对聚类结果进行评估，以确定最佳的聚类数。
3. 对聚类结果进行可视化，以更直观地展现聚类效果。

以下是改进后的代码：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.cluster import KMeans 
from sklearn.decomposition import PCA 

# 加载鸢尾花数据集 
iris = load_iris() 
X = iris.data  # 取所有特征

# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X = pca.fit_transform(X)

# 确定最佳聚类数
inertias = []
for k in range(1, 11):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    inertias.append(kmeans.inertia_)
plt.plot(range(1, 11), inertias, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Inertia')
plt.show()

# 进行Kmeans聚类划分
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 
labels = kmeans.labels_

# 绘制散点图
plt.scatter(X[labels == 0, 0], X[labels == 0, 1], c='red', label='Cluster 1') 
plt.scatter(X[labels == 1, 0], X[labels == 1, 1], c='blue', label='Cluster 2') 
plt.scatter(X[labels == 2, 0], X[labels == 2, 1], c='green', label='Cluster 3') 
plt.xlabel('PCA Component 1') 
plt.ylabel('PCA Component 2') 
plt.title('Kmeans Clustering of Iris Dataset') 
plt.legend() 
plt.show()

改进后的代码使用了所有特征进行聚类，并对数据进行了 PCA 降维，以便在二维平面上进行可视化。同时，代码还使用了肘部法则确定最佳聚类数，并在可视化结果中添加了标题和图例，以更好地展现聚类效果。

# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据（属性名称） data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别，最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

这段代码实现了对一个数据集进行聚类分析的过程，具体流程如下：

1. 读取数据集

使用pandas库中的read_csv函数读取csv格式的数据文件，存储为data变量。

2. 数据预处理

去除第一行数据（属性名称），并将属性列和类别列分别存储为X和y_true变量。使用MinMaxScaler对属性列进行归一化处理，存储为X_scaled变量。

3. 初始化NMF模型

定义一个range(2,20)的n_components值列表，表示不同的聚类簇数。使用NMF类初始化模型，并对不同的n_components进行迭代训练。对于每个n_components，使用fit_transform函数计算特征矩阵features和标签矩阵labels。使用calinski_harabasz_score函数计算聚类结果的轮廓系数，并将结果存储在silhouette_scores列表中。

4. 选择最佳的n_components

对于每个n_components，比较其对应的轮廓系数与当前最高轮廓系数，如果更高则更新最高轮廓系数和最佳的n_components值。

5. 聚类分析

使用最佳的n_components值重新训练NMF模型，得到特征矩阵best_features和标签矩阵labels。使用PCA进行降维，将属性列降为二维，存储为X_pca变量。使用散点图可视化聚类结果，横坐标和纵坐标分别为X_pca的两个主成分，颜色表示不同的聚类簇。

总之，这段代码展示了一个完整的数据聚类分析过程，包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化等步骤。