print('每一类数据及其样本点数量为:') d={} n=[] num=[] for i in range(len(t_train)): d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1 for j in sorted(d): n.append((j,d[j])) num.append(d[j]) print(n) arr=np.zeros((10,784)) for t in range(10): for k in range(len(t_train)): if t_train[k]==t: arr[t]=arr[t]+x_train[k] else: continue arr[t]=arr[t]/num[t] plt.figure() for m in range(1,11): plt.subplot(3,4,m) a=np.reshape(arr[m-1],(28,28)) gray_img=a plt.imshow(gray_img,cmap='gray') 每行代码的解释

时间: 2023-12-06 11:39:55 浏览: 33
这段代码的作用是分析和可视化MNIST数据集中每个类别的样本,并计算每个类别的平均图像。 1. `d={}`:定义一个空字典d用于存储每个类别的出现次数。 2. `n=[]` 和 `num=[]`:定义两个空列表,用于存储每个类别的名称和样本数量。 3. `for i in range(len(t_train)):`:遍历训练集中的每个样本。 4. `d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1`:将该样本的类别作为字典d的键,如果该键不存在则将其值设为0,然后将其值加1。 5. `for j in sorted(d):`:按照键的升序遍历字典d中的每个键。 6. `n.append((j,d[j]))` 和 `num.append(d[j])`:将该类别的名称和样本数量分别添加到列表n和num中。 7. `arr=np.zeros((10,784))`:创建一个10行784列的零矩阵arr,用于存储每个类别的平均图像。 8. `for t in range(10):`:遍历0到9的所有数字。 9. `for k in range(len(t_train)):`:遍历训练集中的每个样本。 10. `if t_train[k]==t:`:如果该样本的类别与当前数字相同。 11. `arr[t]=arr[t]+x_train[k]`:将该样本的像素值累加到arr的第t行中。 12. `else: continue`:如果该样本的类别与当前数字不同,则跳过该样本。 13. `arr[t]=arr[t]/num[t]`:计算第t行的平均像素值,得到该数字的平均图像。 14. `plt.figure()`:创建一个新的图形窗口。 15. `for m in range(1,11):`:遍历1到10的所有数字。 16. `plt.subplot(3,4,m)`:将该数字的子图添加到图形窗口的3行4列的网格中的第m个位置。 17. `a=np.reshape(arr[m-1],(28,28))`:将arr的第m-1行重新构造为28x28的矩阵a,表示该数字的平均图像。 18. `gray_img=a`:将a赋值给gray_img,表示该图像为灰度图像。 19. `plt.imshow(gray_img,cmap='gray')`:将该图像显示在当前子图中,使用灰度色彩映射。

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data=xlsread('D:\usedata\lastdata3.xlsx') data=data(:,1:2) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin def fuzzy_c_means_clustering(X, n_clusters): # 使用 k-means 算法初始化聚类中心 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) kmeans.fit(X) centers = kmeans.cluster_centers_ # 调用 fcm 函数进行模糊聚类 u, _, _, _, _, _ = fcm(X, centers, 2, error=1e-5, maxiter=1000) # 找到每个样本所属的聚类 labels = pairwise_distances_argmin(X, centers, axis=1) return u, centers, labels options = [2, 100, 1e-5, 0]; % 运行FCM聚类 [centers,U] = fcm(data, 4, options); % 可视化结果 figure;plot(data(:,1), data(:,2), 'o'); hold on; maxU = max(U); index1 = find(U(1,:) == maxU); index2 = find(U(2,:) == maxU); index3 = find(U(3,:) == maxU); index4 = find(U(4,:) == maxU); line(data(index1,1), data(index1,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'g'); line(data(index2,1), data(index2,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'r'); line(data(index3,1), data(index3,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'b'); line(data(index4,1), data(index4,2), 'linestyle', 'none', 'marker', 'o', 'color', 'c'); plot(centers(1,1), centers(1,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(2,1), centers(2,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(3,1), centers(3,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); plot(centers(4,1), centers(4,2), 'x', 'linewidth', 2, 'markersize', 8, 'color', 'k'); disp('聚类中心:') disp(centers) for i = 1:size(centers,1) disp(['第',num2str(i),'个聚类的范围:']) index = find(U(i,:) == maxU); range = [min(data(index,1)), max(data(index,1)), min(data(index,2)), max(data(index,2))]; disp(range) end代码的问题

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