怎么把Clusters为1值的数据画出来

如果你的数据是二维的，可以使用散点图来展示Clusters为1的数据。你可以使用Python中的Matplotlib库来实现。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些示例数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
clusters = np.random.randint(2, size=100)

# 画出Clusters为1的数据
plt.scatter(x[clusters==1], y[clusters==1], c='r', label='Clusters=1')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 展示图像
plt.show()

这段代码会生成一个散点图，其中Clusters为1的数据点用红色表示。你可以根据你的数据格式和需要进行适当的修改。

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鸢尾花数据使用streamlit作k-means聚类，画三维图像

以下是一个简单的streamlit应用程序，用于使用k-means算法对鸢尾花数据进行聚类，并绘制三维图像。

import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 设置streamlit页面布局
st.set_page_config(page_title='K-Means Clustering', page_icon=':chart_with_upwards_trend:')
st.title('K-Means Clustering')

# 绘制三维图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2])
ax.set_xlabel('Sepal length')
ax.set_ylabel('Sepal width')
ax.set_zlabel('Petal length')
st.pyplot(fig)

# 设置k值
k = st.slider('Select the number of clusters (k)', min_value=1, max_value=10, value=3)

# 训练k-means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)

# 绘制聚类结果
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=kmeans.labels_)
ax.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], kmeans.cluster_centers_[:, 2], marker='*', s=200, c='#050505')
ax.set_xlabel('Sepal length')
ax.set_ylabel('Sepal width')
ax.set_zlabel('Petal length')
st.pyplot(fig)

在运行应用程序后，您将看到一个带有三维散点图和滑块的页面。您可以使用滑块选择要使用的聚类数，然后单击“运行”按钮以运行k-means算法并绘制聚类结果。

matlab计算excel表格数据轮廓系数与k，并画出轮廓系数与k图像程序

以下是用Matlab计算Excel表格数据轮廓系数与k的程序，并画出轮廓系数与k图像的示例代码：

% 导入Excel表格数据
data = readtable('data.xlsx');

% 将数据转换为矩阵形式
X = table2array(data(:, 2:end));

% 计算轮廓系数与k的值
eva = evalclusters(X, 'kmeans', 'silhouette', 'KList', 1:10);

% 画出轮廓系数与k的图像
plot(eva.InspectedK, eva.CriterionValues, '-o');
xlabel('Number of clusters');
ylabel('Silhouette criterion');
title('Silhouette Criterion vs. Number of Clusters');

其中，`data.xlsx`为Excel表格文件名，需要与程序文件放在同一目录下。`X`为转换后的矩阵，`evalclusters`函数用于计算轮廓系数与k的值，其中`'kmeans'`表示使用kmeans算法进行聚类，`'silhouette'`表示使用轮廓系数作为评价指标，`'KList', 1:10`表示聚类数k的范围为1到10。最后，使用`plot`函数画出轮廓系数与k的图像，其中`eva.InspectedK`为聚类数k，`eva.CriterionValues`为对应的轮廓系数值。

以上是示例代码，具体实现需要根据实际数据和需求进行修改。