调库实现 DBSCAN 聚类 步骤 3.1:读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集 步骤 3.2:调用 sklearn 库中 DBSCAN 类进行聚类(设 eps=0.5, min_samples=5), 得到簇的总数、各样本的所归属簇的编号。 步骤 3.3:调用 sklearn 库中函数,计算得到外部指标(RI、FMI,越大越好)和 内部指标(DBI,越小越好) 步骤 3.4:调用 matplotlib 的 scatter 函数将聚类后各样本可视化输出(不同簇内 的样本用不同的颜色表示)。(也可以调用其他第三方库进行样本的可视化)
时间: 2024-03-20 12:41:26 浏览: 13
好的,我明白了。首先需要导入所需的库,包括sklearn、matplotlib等。然后按照以下步骤进行操作:
步骤 3.1:
```python
import pandas as pd
# 读入数据集
data = pd.read_csv('iris_pca.csv')
```
步骤 3.2:
```python
from sklearn.cluster import DBSCAN
# DBSCAN聚类
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)
labels = dbscan.labels_
n_clusters_ = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 簇的总数
```
步骤 3.3:
```python
from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, fowlkes_mallows_score, davies_bouldin_score
# 计算外部指标
RI = adjusted_rand_score(true_labels, labels)
FMI = fowlkes_mallows_score(true_labels, labels)
# 计算内部指标
DBI = davies_bouldin_score(data, labels)
```
其中,`true_labels`是真实的类别标签,需要按照聚类后的结果进行转换。
步骤 3.4:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化输出
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.show()
```
这样就完成了使用sklearn库实现DBSCAN聚类的过程,并得到了聚类的结果和评价指标,并且将聚类结果可视化输出。