K = range(1, 18) meanDispersions = [] for k in K: kemans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') kemans.fit(df_normalized_data) # 计算平均离差 m_Disp = sum(np.min(cdist(df_normalized_data, kemans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / df_normalized_data.shape[0] meanDispersions.append(m_Disp) plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使折线图显示中文 plt.plot(K, meanDispersions, 'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('平均离差') plt.title('') plt.show()

这段代码是使用K-means算法计算不同聚类数量（k）下的平均离差，并绘制折线图来选择最佳的聚类数量。

在代码中，你需要确保以下几点：
1. 你已经导入了所需的库，如`numpy`、`matplotlib.pyplot`和`sklearn.cluster.KMeans`。
2. 数据集`df_normalized_data`已经准备好，并且进行了归一化处理。

如果这些条件满足，你可以运行这段代码来绘制折线图。折线图的x轴表示聚类数量k，y轴表示对应聚类数量下的平均离差。

你可以根据需要修改标题（`plt.title('')`）来描述你的数据集或聚类目标。

注意：在绘制折线图之前，确保已经正确安装并配置了中文字体库（例如SimHei），以便在图表中显示中文。

相关问题

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

这段代码主要是使用Scikit-learn库中的KMeans和MiniBatchKMeans算法对生成的样本数据进行聚类，并通过可视化方式展示聚类结果。

具体每一句代码的作用如下：

1. 导入所需的库和模块

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
from sklearn.datasets import make_blobs

2. 生成样本数据

batch_size = 45
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_clusters = len(centers)

# 生成样本数据
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)

3. 使用KMeans算法进行聚类

# 初始化KMeans模型
k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)

# 训练KMeans模型
t0 = time.time()
k_means.fit(X)
t_batch = time.time() - t0

4. 使用MiniBatchKMeans算法进行聚类

# 初始化MiniBatchKMeans模型
mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size,
                      n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0)

# 训练MiniBatchKMeans模型
t0 = time.time()
mbk.fit(X)
t_mini_batch = time.time() - t0

5. 可视化聚类结果

# 可视化KMeans聚类结果
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06']

k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_)
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)

for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
    my_members = k_means_labels == k
    cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
    plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
             markerfacecolor=col, marker='.')
    plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
             markeredgecolor='k', markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()

以上就是这段代码的每一句话的作用。

解释以下代码：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数：",scores) print("簇内误差平方和：",distortions)

PartialView] 特性在控制器操作中标记部分视图。

答案：B

12. 在 ASP.NET MVC这段代码是用于对一个Excel数据表进行K-Means聚类算法，得到不同数量簇时的 5 中，如何使用异步控制器操作（Async Controller Action）？
A. 在控制器操作中使用 async轮廓系数和簇内误差平方和。

以下是代码的解释：

1. 首先导入了Matplotlib 和 Task 返回类型。
B. 在控制器操作中使用 async 和 void 返回类型。
C. 在控制器操作中使用库的pyplot模块，pandas库和sklearn库中的metrics模块中的silhouette_score方法和cluster模块 async 和 string 返回类型。
D. 在控制器操作中使用 async 和 int 返回类型。

答案：A

13. 在中的KMeans类。

2. 通过pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其存储在data变量中。

3. 创建了两个列表scores和distortions，用于存储不同数量簇 ASP.NET MVC 5 中，如何使用 HTML Helper？
A. 使用 @Html 辅助器在视图中呈现 HTML 元时的轮廓系数和簇内误差平方和。

4. 循环从2到29，对于每个i素。
B. 使用 HtmlHelper 类在控制器操作中手动生成 HTML 元素。
C. 使用 [HtmlHelper] 特性，创建一个KMeans模型，将其分为i个簇，并将其应用于数据集data。predict_变量在控制器操作中标记 HTML 辅助器。
D. 使用 jQuery 选择器在 JavaScript 中生成 HTML 元素。

答存储每个数据点的簇标签。

5. 使用sklearn.metrics库中的silhouette_score方法计算所有数据点案：A

14. 在 ASP.NET MVC 5 中，如何使用模型绑定（Model Binding）廓系数，并将其存储在scores列表中。

6. 使用KMeans模型的inertia_属性计算簇内误差平方和(distortions)，并将其存储在distortions列表中。

7. 最后，打印出所有不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。