for i in range(30): cluster_data = data[labels == i] mean_data = np.mean(cluster_data, axis=0) plt.plot(mean_data)
时间: 2024-06-02 13:13:04 浏览: 12
这段代码看起来是对数据进行聚类,并对每个聚类中心进行可视化。代码中使用了一个for循环,循环次数为30,表明要将数据聚为30类。然后通过筛选出属于每个聚类的数据,计算各自的平均值,并用Matplotlib库的plt.plot函数将平均值可视化。具体来说,这个代码块会画出30条线,每条线代表一个数据集合的平均值。
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# k-means聚类 model = KMeans(n_clusters=30,init='k-means++',n_init=10,max_iter=50,random_state=0) model.fit(data) labels = model.labels_ # 统计每个类别标签出现的次数 counts = np.bincount(labels) # 打印每个簇中包含的样本数量 for i in range(len(counts)): print("Cluster {}: {} samples".format(i, counts[i])) #绘制折线图 for i in range(30): cluster_data = data[labels == i] mean_data = np.mean(cluster_data, axis=0) plt.plot(mean_data) plt.show()解释这段代码
这段代码实现了 k-means 聚类算法,并使用 Python 的 scikit-learn 库来实现。该算法将数据集分成了 30 个簇,每个簇中包含多个样本。对于每个簇,该代码计算了其中所有样本的均值,并绘制了簇均值的折线图。在这里,使用了 bincount 函数来统计每个类别标签出现的次数,并使用 KMeans 类来训练模型。其中,参数 n_clusters 指定了簇的数量,init 指定了初始簇中心的选取方法,n_init 指定了重复运行 k-means 算法的次数,max_iter 指定了算法的最大迭代次数,random_state 指定了随机种子。最后,使用 labels 变量来获取每个样本所属的簇标签。
from sklearn.datasets import load_iris data,target=load_iris(return_X_y=True) print('feature_value:',data.shape) print('target:',target) from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np for i in range(0,30): kmeans=KMeans(n_clusters=3,max_iter=30,tol=0.0001, random_state=i).fit(data) label=kmeans.labels_ #print('label:',label) center=kmeans.cluster_centers_ #print('center:',center) predict=kmeans.predict(data) print('i=',i) print('predict:',predict) accuracy=np.mean(predict==target)*100 print('accuracy',accuracy) #模型预测 predict=kmeans.predict(data) print('predict:',predict) import numpy as np accurancy=np.mean(predict==target)*100 print('i=',i) print('accurancy',accurancy) import matplotlib.pyplot as plt import mglearn plt.figure(figsize=(10,8)) plt.subplot(221) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^') plt.xlabel('data') plt.ylabel('origin') plt.subplot(222) mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^') mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2) plt.xlabel('data') plt.ylabel('y_predict') plt.show()写一下注释,要非常详细
注释如下:
```python
# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_iris
data, target = load_iris(return_X_y=True)
print('feature_value:',data.shape)
print('target:',target)
# 导入KMeans聚类模型,对数据进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 通过循环实现多次聚类,记录每次聚类的预测结果和准确率
for i in range(0,30):
kmeans = KMeans(n_clusters=3, max_iter=30, tol=0.0001, random_state=i).fit(data)
label = kmeans.labels_
center = kmeans.cluster_centers_
predict = kmeans.predict(data)
print('i=',i)
print('predict:',predict)
accuracy=np.mean(predict==target)*100
print('accuracy',accuracy)
# 对聚类模型进行预测
predict=kmeans.predict(data)
print('predict:',predict)
import numpy as np
accuracy=np.mean(predict==target)*100
print('i=',i)
print('accuracy',accuracy)
# 绘制数据散点图和聚类结果散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import mglearn
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.subplot(221)
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],target,markers='^')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('origin')
plt.subplot(222)
mglearn.discrete_scatter(data[:,0],data[:,1],y_predict,markers='^')
mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],[0,1,2],markers='o',markeredgewidth=2)
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('y_predict')
plt.show()
```
其中,注释解释了代码的主要功能和实现方法,如导入数据集、导入KMeans聚类模型、多次聚类、预测、绘制数据散点图和聚类结果散点图等。
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