添加可以通过IDLE中输入的多组二维数据进行聚类的功能
时间: 2024-02-22 07:55:58 浏览: 25
好的,我可以帮你添加这个功能。你可以将 `fuzzy_predict()` 函数修改如下:
```python
def fuzzy_predict(input_data):
if isinstance(input_data, str):
input_data = eval(input_data)
if not isinstance(input_data, list) or len(input_data) == 0:
return None
result = []
for data in input_data:
if not is_valid_input(str(data)):
continue
data = eval(data)
labels = kmeans.predict(data)
centers = kmeans.cluster_centers_
def fuzzy_distance(x, y):
d = ((x[0] - y[0]) ** 2 + (x[1] - y[1]) ** 2) ** 0.5
return 1 / (1 + d)
def fuzzy_predict_one(x):
weights = [fuzzy_distance(x, center) for center in centers]
return kmeans.labels_[weights.index(max(weights))]
res = []
for point in data:
label = fuzzy_predict_one(point)
res.append(df.iloc[label, 3:5].values.tolist())
result.append(res)
return result
```
现在,你可以在 IDLE 中输入多组二维数据来进行聚类,例如:
```python
input_data = '[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]'
result = fuzzy_predict(input_data)
print(result)
```
这将输出两个聚类结果的列表,每个列表中包含输入数据中每个点的聚类结果。你可以根据需要使用 Matplotlib 库来可视化聚类结果。
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