1.随机生成样本数据，X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; 绘制数据并且用Kmeans将其分为两类，并绘制出结果。

好的，我来解答这个问题。首先，你给出的是 MATLAB 代码，我会按照 MATLAB 的语法来回答。

% 生成数据
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 绘制数据
figure;
scatter(X(:,1), X(:,2));
title('样本数据');

% 使用 Kmeans 将其分为两类
[idx, C] = kmeans(X, 2);

% 绘制结果
figure;
scatter(X(idx==1,1), X(idx==1,2));
hold on;
scatter(X(idx==2,1), X(idx==2,2));
scatter(C(:,1), C(:,2), 'x', 'LineWidth', 3, 'MarkerEdgeColor', 'r');
title('Kmeans 分类结果');
legend('第一类', '第二类', '聚类中心');

以上代码的解释如下：

- 第一行生成样本数据，其中前 100 个数据点为高斯分布，均值为 (1,1)，标准差为 0.75，后 100 个数据点为高斯分布，均值为 (-1,-1)，标准差为 0.5。
- 第四行绘制样本数据的散点图。
- 第七行使用 Kmeans 将样本数据分为两类，其中 idx 是每个数据点所属的类别，C 是聚类中心。
- 第十行绘制 Kmeans 分类结果的散点图，其中每个类别用不同的颜色表示，聚类中心用红色叉号表示。

相关问题

1.随机生成样本数据， X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; (1)绘制数据; （提示:scatter函数或plot函数） (2)用C均值聚类将其分为两类，并绘制出结果。（提示：kmeans函数）

代码实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 随机生成样本数据
X = np.vstack((np.random.randn(100, 2) * 0.75 + np.ones((100, 2)),
              np.random.randn(100, 2) * 0.5 - np.ones((100, 2))))

# 绘制数据
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=30, color='b')
plt.title('Original Data')
plt.show()

# 用C均值聚类将其分为两类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
labels = kmeans.labels_

# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=30, cmap='viridis')
plt.title('KMeans Clustering Results')
plt.show()

运行结果如下图所示：


实验4 C均值聚类随机生成样本数据，X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2)]; 绘制数据并且用Kmeans将其分为两类，并绘制出结果。

好的，让我来帮您回答这个问题。

首先，您可以使用以下代码生成数据并绘制出来：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
X = np.vstack((np.random.randn(100, 2) * 0.75 + np.ones((100, 2)),
               np.random.randn(100, 2) * 0.5 - np.ones((100, 2))))

# 绘制数据
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50)
plt.show()

这段代码首先生成了一个 200 行 2 列的随机数组，然后将前 100 行加上了一个向量 [1, 1]，后 100 行减去了一个向量 [-1, -1]，以达到聚类的效果。最后使用 `plt.scatter` 函数绘制出了散点图。

接下来，您可以使用以下代码将数据分为两类，并绘制出分类结果：

# 使用 KMeans 将数据分为两类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
y_pred = kmeans.predict(X)

# 绘制分类结果
plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], s=50, color='red')
plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], s=50, color='blue')
plt.show()

这段代码首先使用 `KMeans` 类将数据分为两类，并使用 `predict` 方法得到每个样本所属的类别。然后根据类别绘制出两个颜色不同的散点图，即为分类结果。

希望这个回答能够帮助到您！