# K-means模型训练 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)

时间: 2024-05-28 07:11:57 浏览: 184
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k-means训练

这段代码是使用sklearn中的StandardScaler对数据进行标准化处理，然后再用K-means模型进行训练。在K-means模型中，为了保证各个特征的重要性相同，需要对数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。这可以避免某些特征因为数值范围较大而对结果产生较大的影响。 具体来说，对于给定的数据集X，首先使用StandardScaler对其进行标准化处理，得到标准化后的数据集X_scaled。然后利用X_scaled对K-means模型进行训练，得到聚类中心以及每个数据点所属的类别。
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K-means学习

K-means学习，视觉机器学习20讲配套仿真代码Code，MATLAB代码

# 加载数据集from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data# 数据预处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 使用K-means算法聚类from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)kmeans.fit(X_scaled)y_pred = kmeans.predict(X_scaled)# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣from sklearn.metrics import silhouette_scoresilhouette_score(X_scaled, y_pred)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用K-means算法聚类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3, ...

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 使用逻辑回归进行分类 from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() logreg....

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X)报错Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

这个错误提示表明数据集中存在缺失...X_scaled = scaler.fit_transform(df) 这样处理之后，就可以对数据进行标准化了。如果数据集中存在极大的数值，可以尝试对这些数值进行截断或者缩放，以避免数值过大的问题。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler.fit(heart.drop("target", axis =1)) heart_scaled = scaler.transform(heart.drop("target", axis = 1)) heart_scaled = pd.DataFrame(heart_scaled, columns = heart.columns[:-1]) X = heart_scaled y = heart["target"] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=101)

这段代码是在使用Scikit-learn库进行数据预处理和模型训练。首先，从sklearn.preprocessing导入StandardScaler类，该类将特征数据标准化，使得每个特征的均值为0，方差为1。然后，用scaler.fit()方法拟合数据，以...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA file_path = r'E:\XuJunjie\Dasanxia\大数据实验\实验3\实验三\1. 城市排名.txt' data = pd.read_csv(file_path,sep=',') X = data.values.reshape(-1,1) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) print(pca.components_) print(pca.explained_variance_ratio_)

然后使用sklearn库中的StandardScaler()方法对X进行标准化处理，即均值为0，方差为1。接着使用PCA方法对标准化后的数据进行降维处理，将其降到2维，即将原来的数据压缩到一个二维的平面内。最后输出了降维后的主成分...

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns # 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数 corr_pca = np.corrcoef(newX.T) # Heatmap展示相关系数 sns.set(font_scale=1) sns.heatmap(corr_pca, cbar...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df....

print('数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) if(any(data.duplicated())==True): # 删除重复项 data.drop_duplicates(inplace = True) print('删除重复项后，数据集中是否存在重复观测：\n',any(data.duplicated())) # 缺失观测的检测 for i in range(data.shape[1]): a=sum(data.iloc[:,i].isnull() == False) print("数据集第",i,"列的没有空值行数为:",a) if(any(data.isnull())==True): #删除含有空值的行 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data)

最后，它使用StandardScaler对数据进行标准化处理。 这段代码的作用是确保数据集中没有重复的观测，并且处理缺失值，并对数据进行标准化。这些步骤是常见的数据预处理操作，旨在清洗和准备数据以供后续分析使用。

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

具体的步骤包括数据导入、数据预处理、特征工程、探索性数据分析、模型选择与评估等。主要依赖于一些机器学习算法库和数据科学工具包，如pandas、numpy、scipy、seaborn和matplotlib等。其中，Logistic回归、决策树...

from sklearn.linear_model import LinearRegression model=LinearRegression() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler x=np.arange(10) y=2*x+1 plt.plot(x,y,'o') plt.show() X=x[:,np.newaxis] #Sklearn 里模型要求特征 X 是个两维变量么 (样本数×特征数),但在本例中 X 是一维，因为我们用 np.newaxis 加一个维度，就是把一维 [1, 2, 3] 转成 [[1],[2],[3]] scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) model.fit(X_scaled, y) print(model.coef_) print(model.intercept_)这里打印的值应该是2和1（斜率和截距）但是并不是这两个值，问题出在哪里？

您在使用 StandardScaler 对特征 X 进行标准化之后，应该将标准化后的数据 X_scaled 用于训练模型，而不是原始的特征 X。 以下是修正后的代码： python from sklearn.linear_model import Linear...

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors 和 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 是 scikit-learn (sklearn) 库中的两个常用模块。这两个模块在数据分析和机器学习中有重要作用： 1. ...

from sklearn import StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler

在Python中，from sklearn import StandardScaler 导入的是scikit-learn库（sklearn）中的StandardScaler类，这是一个专门用于特征缩放的数据预处理工具。这个类属于sklearn.preprocessing模块，用于对数据...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') y = data['Vulnerability grade'] # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], y[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

这段代码看起来没有明显的语法错误。不过，在绘制散点图时，你将 y 的第二个维度 ...这样可以使用 X_scaled[:, 0] 作为 x 轴数据，y 作为 y 轴数据，绘制特征 "X" 和目标列 "Vulnerability grade" 的散点图。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 对数据进行标准化处理 其中 X 是一个二维数组，每行表示一个样本，每列表示一个特征。fit_transform 方法将计算出数据的均值和方差，并对数据进行标准化处理，返回一...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # Load iris dataset iris = load_iris() # Standardize data scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) # Perform PCA pca = PCA(n_components=2) y = pca.fit_transform(X_scaled) print(y) # Plot results plt.scatter(y[:, 0], y[:, 1], c=iris.target) plt.xlabel('First principal component') plt.ylabel('Second principal component') plt.show()对上述代码处理后的鸢尾花数据，采用（自选）1种分类方法进行分类实验；再使用PCA方法降维后的由前2个主成分构成的新数据集，采用同种分类方法进行分类实验；最后对2种分类方法的结果进行比较。

X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) X_train_pca, X_test_pca, y_train, y_test = train_test_split(X_pca, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) svm_clf_pca = SVC(kernel='linear') svm_clf_pca.fit...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler transform() 怎么使用

X_scaled = scaler.fit_transform(X) 需要注意的是，StandardScaler 类只适用于数值型数据，不能处理文本、日期等非数值型数据。另外，对于测试集数据的标准化，使用的是 transform() 方法而不是 fit_...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler导入sklearn

from sklearn.preprocessing import StandardScaler 这行代码是Python编程语言中使用scikit-learn库的预处理模块中StandardScaler类的一个示例。StandardScaler用于标准化特征，即将特征按其均值进行中心化，...

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