sprotein = protein.drop(['Country'], axis=1) sprotein_scaled = preprocessing.scale(sprotein) print(sprotein_scaled) NumberOfClusters = range(1, 20) kmeans = [KMeans(n_clusters=i) for i in NumberOfClusters] score = [kmeans[i].fit(sprotein_scaled).score(sprotein_scaled) for i in range(len(kmeans))] kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score plt.plot(NumberOfClusters,score) plt.xlabel('Number of Clusters') plt.ylabel('Score') plt.title('Elbow Curve') plt.show()
时间: 2024-04-15 11:25:21 浏览: 9
这段代码是对一个名为protein的数据集进行处理和聚类分析的过程。
首先,使用`drop`函数删除了`Country`列,并将结果保存到`sprotein`变量中。
接下来,使用`preprocessing.scale`函数对`sprotein`进行标准化处理,将结果保存到`sprotein_scaled`变量中。
然后,定义了一个范围为1到19的整数序列`NumberOfClusters`,并创建了一个包含不同簇数的KMeans模型列表`kmeans`。
通过循环遍历`kmeans`列表,使用每个模型对`sprotein_scaled`进行拟合,并计算得分。
最后,使用matplotlib库绘制了一个曲线图,横坐标为簇数,纵坐标为得分,用于选择最佳的簇数。
请注意,这段代码中有一处错误:`kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score`应该改为`kmeans[1].fit(sprotein_scaled).score(sprotein_scaled)`。这个地方应该计算得分而不是返回模型本身。
相关问题
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,以计算每个特征的均值和标准差。接下来,用scaler.transform()方法将数据进行标准化,并将结果赋值给heart_scaled变量。然后,通过pd.DataFrame()方法将heart_scaled转换为DataFrame,并赋值给heart_scaled变量。在这一步中,还使用了.columns[:-1]来排除目标列。接下来,将标准化后的特征数据赋值给X,将目标列赋值给y。最后,使用sklearn.model_selection中的train_test_split方法将数据集分成训练集和测试集,其中test_size=0.30表示测试集占总数据集的30%,random_state=101表示随机种子,以确保每次运行代码时都能得到相同的结果。
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)
好的,这是一个很好的问题!数据标准化是数据预处理中非常重要的一步,可以帮助我们更好地训练模型。下面是我为你提供的Python代码,可以自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法,并用于乳腺癌数据的分类。
```
import numpy as np
class StandardScaler:
def __init__(self):
self.mean_ = None
self.std_ = None
def fit(self, X):
self.mean_ = np.mean(X, axis=0)
self.std_ = np.std(X, axis=0)
def transform(self, X):
return (X - self.mean_) / self.std_
class MinMaxScaler:
def __init__(self):
self.min_ = None
self.max_ = None
def fit(self, X):
self.min_ = np.min(X, axis=0)
self.max_ = np.max(X, axis=0)
def transform(self, X):
return (X - self.min_) / (self.max_ - self.min_)
# 加载乳腺癌数据
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
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3)
# 使用自己实现的StandardScaler进行数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
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.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test_scaled)
# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("Accuracy score:", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
这段代码中,我们分别实现了StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法,并且使用逻辑回归进行分类。最后,我们计算了模型预测的准确率结果,应该与sklearn的一样。
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