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()

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。

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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。

# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集，并进行特征缩放： X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式： X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练： model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率： y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy)

这段代码使用了Keras库来构建一个基于LSTM算法的分类模型。它的目标是根据给定的特征数据对体质类型进行分类。下面是代码的执行流程：

1. 导入必要的库和数据，其中包括pandas、sklearn和keras等库。数据集被存储在一个名为data的DataFrame对象中。

2. 通过删除目标列'体质类型'来获取特征数据X和目标数据y。

3. 使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，并使用StandardScaler进行特征缩放。

4. 创建一个Sequential模型，并添加一个LSTM层作为输入层。指定LSTM层的输出维度为64。

5. 在LSTM层后面添加一个Dense层，激活函数为'relu'，输出维度为32。

6. 再添加一个Dense层作为输出层，使用softmax激活函数进行多类别分类，输出维度为9，对应体质类型的类别数目。

7. 编译模型，指定损失函数为'categorical_crossentropy'，优化器为'adam'，度量指标为准确率。

8. 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式，即将数据reshape成三维数组。

9. 使用训练集对模型进行训练，指定训练的轮数为50，批量大小为32，同时使用验证集进行模型评估。

10. 使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。

11. 打印出准确率。

请注意，这段代码的执行需要确保已经安装了相关的库，例如pandas、sklearn和keras等。如果遇到任何错误，请确保你的环境配置正确，并安装了所需的库。