import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data KMeans_model =kmeans(n_clusters=3,random_state-1).fit(X) labels = KMeans_model.labels_ print("=======k均值聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======") dbscan = db_labels print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮guo系数分别是：=======")

时间: 2023-08-06 14:21:19 浏览: 143
你的代码中有几个小错误，我来指出一下。第一个是在导入 metrics 时，写成了 sklearn.import metrics ，应该是 from sklearn import metrics 。第二个是在 KMeans 模型的定义中，等号写成了连字符，应该是 = 。第三个是在输出 DBSCAN 的 ARL 和轮廓系数时，没有给出具体的代码，应该是缺失了一行代码。在你的代码中，还需要计算 KMeans 模型和 DBSCAN 模型的 ARL 和轮廓系数。以下是修改后的代码，你可以参考一下： ``` import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data # 计算 KMeans 模型的 ARL 和轮廓系数 KMeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(X) KMeans_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, KMeans_model.labels_) KMeans_silhouette = silhouette_score(X, KMeans_model.labels_) print("=======k均值聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\nARL：{}\n轮廓系数：{}".format(KMeans_arl, KMeans_silhouette)) # 计算 DBSCAN 模型的 ARL 和轮廓系数 DBSCAN_model = DBSCAN().fit(X) db_labels = DBSCAN_model.labels_ DBSCAN_arl = metrics.adjusted_rand_score(load_iris().target, db_labels) DBSCAN_silhouette = silhouette_score(X, db_labels) print("=======DBSCAN聚类的ARL和轮廓系数分别是：=======\nARL：{}\n轮廓系数：{}".format(DBSCAN_arl, DBSCAN_silhouette)) ```
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import numpy as np import os,sys #获取当前文件夹，并根据文件名 def path(fileName): p=sys.path[0]+'\\'+fileName return p #读文件 def readFile(fileName): f=open(path(fileName)) str=f.read() ...

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.datasets import load_iris X=load_iris().data kmeans_model = KMeans(n_clusters=3,random_state=1).fit(X) labels=kmeans_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") dbscan= db_labels print("=======DBSCAN均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========")

from sklearn.cluster import DBSCAN dbscan_model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(X) dbscan_labels = dbscan_model.labels_ print("=======K均值聚类的ARI和轮廓系数分别是：========") kmeans_ari = ...

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score, adjusted_rand_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn import metrics import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans # 生成模拟数据 X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0) # 执行KMeans聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(X) y_pred = kmeans.labels_ # 计算轮廓系数 silhouette_avg = silhouette_score(X, y_pred) print(f"轮廓系数: {silhouette_avg}") # 计算CH指数 ch_score = calinski_harabasz_score(X, y_pred) print(f"CH指数: {ch_score}") # 计算DB指数 db_score = davies_bouldin_score(X, y_pred) print(f"DB指数: {db_score}") # 计算ARI ari_score = adjusted_rand_score(y_true, y_pred) print(f"ARI: {ari_score}") # 计算纯度 conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred) sum_diag = np.trace(conf_mat) sum_off_diag = np.sum(conf_mat) - sum_diag purity_score = sum_diag / np.sum(conf_mat) print(f"纯度: {purity_score}")解释每行代码

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score, adjusted_rand_score # 加载数据集 data = load_iris() X = data.data y_true = data.target # 数据预处理 ...

对下面代码进行结果分析import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target #最小最大标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax=min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size =15 num_cluster =3 #K均值算法拟合 clf=MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster,batch_size=batch_size,init="random") clf.fit(X_minmax) #拟合中心 centers = clf.cluster_centers_ #预测标签 pre_clu=clf.labels_ print(pre_clu) vmarker={0:'^',1:'s',2:'D',} mValue=[vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:,1],X_minmax[:,2]): plt.scatter(_x, _y,marker=_marker,c="grey") plt.scatter(centers[:,1],centers[:,2],marker="*",s=200,c='black') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sc_k()

在这段代码中，使用了KMeans算法对iris数据进行聚类，计算不同K值下的轮廓系数，并将结果可视化。从图中可以看出，轮廓系数达到最大值时，对应的K值为2或3。 因此，根据这段代码的聚类结果和轮廓系数法的求解结果，...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) cluster_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled) # 降维可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=cluster_labels, cmap='viridis') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=200, c='red', marker='X') plt.xlabel('PCA Component 1') plt.ylabel('PCA Component 2') plt.title('K-Means Clustering Result') plt.show() # 评估指标 silhouette = silhouette_score(X_scaled, cluster_labels) ari = adjusted_rand_score(y, cluster_labels) print(f"Silhouette Score: {silhouette:.2f}") print(f"Adjusted Rand Index: {ari:.2f}") 生成注释

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import metrics '''========== 数据预处理阶段 ==========''' # 加载...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_circles, make_blobs from sklearn.cluster import KMeans, SpectralClustering from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score, adjusted_rand_score, silhouette_score # 生成数据：2个环形簇 + 1个球形簇 X_circles, _ = make_circles(n_samples=300, factor=0.5, noise=0.05, random_state=42) X_blobs, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=[[1.5, 1.5]], cluster_std=0.2, random_state=42) X = np.vstack([X_circles, X_blobs]) # 生成真实标签 true_labels = np.concatenate([np.zeros(150), np.ones(150), 2 * np.ones(100)]) # 可视化原始数据 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=10) plt.title("原始数据") plt.show() # 谱聚类 spectral = SpectralClustering(n_clusters=3, affinity='rbf', gamma=30, random_state=42) spectral_labels = spectral.fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=spectral_labels, s=10, cmap='viridis') plt.title("Spectral Clustering") plt.show() # K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels, s=10, cmap='viridis') plt.title("K-means Clustering") plt.show() # 评估指标 kmeans_nmi = normalized_mutual_info_score(true_labels, kmeans_labels) kmeans_ari = adjusted_rand_score(true_labels, kmeans_labels) kmeans_silhouette = silhouette_score(X, kmeans_labels) spectral_nmi = normalized_mutual_info_score(true_labels, spectral_labels) spectral_ari = adjusted_rand_score(true_labels, spectral_labels) spectral_silhouette = silhouette_score(X, spectral_labels) # 打印对比结果 print("| 指标 | K-means | 谱聚类 |") print("|---------------|---------|--------|") print(f"| NMI | {kmeans_nmi:.3f} | {spectral_nmi:.3f} |") print(f"| ARI | {kmeans_ari:.3f} | {spectral_ari:.3f} |") print(f"| 轮廓系数 | {kmeans_silhouette:.3f} | {spectral_silhouette:.3f} |")该代码给出的指标不理想，但是图化的很好，有没有办法修改一下

from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score, adjusted_rand_score, silhouette_score # 生成数据 + 标准化 X_circles, _ = make_circles(n_samples=300, factor=0.5, noise=0.05, random_state=42)...

任务描述 本关的实验任务为： 使用sklearn.cluster模块的K-means函数进行聚类； 使用sklearn.metrics模块的silhouette_score计算轮廓系数； 根据轮廓系数选择参数K； 使用正确选择的参数进行模型训练。 本关任务 根据下面的文字提示，在右侧编辑器补充代码，在已有的代码框架下实现函数功能，完成实验。 （1）首先，导入sklearn.cluster模块中的K-means函数； from sklearn.cluster import KMeans （2）根据轮廓系数进行参数选择； #使用matplotlib绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 #导入sklearn.metrics模块中的silhouette_score函数 from sklearn.metrics import silhouette_score Scores = [] # 存放轮廓系数 #********** Begin **********# for k in range(2,9): #计算轮廓系数 #********** End **********# # 画图 X = range(2,9) plt.xlabel('k') plt.ylabel('轮廓系数') plt.plot(X,Scores,'o-') plt.show() 如果填写正确，运行效果应该如下图所示： （3）根据轮廓系数选择参数K，根据上面的运行结果选择聚类的次数，除此以外将使用进程的数量设置为4， 最大迭代次数设置为500； #n_clusters：要分成的簇数也是要生成的质心数 #n_jobs: 使用进程的数量，与电脑的CPU有关 #max_iter：每次迭代的最大次数 #********** Begin **********# model1= model1.fit(data_zs) #训练模型 #********** End **********# 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试，通过正确的输出处理之后的数据进行验证，所以请勿修改函数返回内容。

from sklearn.metrics import silhouette_score # 生成模拟数据 X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, n_features=2, random_state=42) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y) plt.title("原始数据分布") plt....

import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import silhouette_score from ...

# 从datazs.csv中读取数据 import pandas as pd data_zs = pd.read_csv('data/datazs.csv') from sklearn.cluster import KMeans #使用matplotlib绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 #导入sklearn.metrics模块中的silhouette_score函数 from sklearn.metrics import silhouette_score Scores = [] # 存放轮廓系数 #********** Begin **********# for k in range(2,9): #********** End **********# print(Scores[0]) #********** Begin **********# #根据轮廓系数选择参数K，根据上面的运行结果选择聚类的次数,初次以外将使用进程的数量设置为4, 最大迭代次数设置为500 #n_clusters：要分成的簇数也是要生成的质心数 #n_jobs: 使用进程的数量，与电脑的CPU有关 #max_iter：每次迭代的最大次数 model1 = K model1.fit(data_zs) #训练模型 #********** End **********# print(model1)

from sklearn.metrics import silhouette_score score = silhouette_score(data_scaled, cluster_labels) print(f"Silhouette Coefficient: {score:.4f}") 完整代码如下所示： python import numpy as np ...

--------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 39 37 def reconstruct_image(pca_result, pca_model): 38 return pca_model.inverse_transform(pca_result) ---> 39 from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_index 41 # 1. 轮廓系数（无监督评估） 42 sil_score = silhouette_score(X_pca, clusters) ImportError: cannot import name 'adjusted_rand_index' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\覃诗翔\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.13_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python313\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import adjusted_rand_score # 正确函数名 from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据 iris = load_iris() iris_data = iris.data iris_...

本关的实验任务为： 统计聚类的各个类别的数目； 统计聚类结果的轮廓系数。 相关任务 （1）首先加载之前创建好的K-means、AgglomerativeClustering、DBSCAN三个模型,这里从models中导入； import models kmeans_model = models.model1 agglo_model = models.model2 dbscan_model = models.model3 data_zs = models.data_zs (2) 统计聚类的各个类别的数目； #以r1为例，计算r2,r3的值 r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() #k-means #********** Begin **********# r2 = r3 = #********** End **********# print("AgglomerativeClustering count:"+r2) print("DBSCAN count:"+r3) （3）聚类结果的轮廓系数； #以score1为例，计算score2,score3的值 score1=silhouette_score(data_zs,kmeans_model.labels_,metric='euclidean')) #********** Begin **********# score2= score3= #********** End **********# print("AgglomerativeClustering score:"+score2) print("dbscan score:"+score3) 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试，通过正确的输出处理之后的数据进行验证，所以请勿修改函数返回内容。import models from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd kmeans_model = models.model1 agglo_model = models.model2 dbscan_model = models.model3 data_zs = models.data_zs #统计聚类的各个类别的数目

from sklearn.metrics import silhouette_score # 生成样本数据 X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=1.5, random_state=42) # 1. AgglomerativeClustering 示例 agg = ...
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Cluster Analysis Evaluation: Silhouette Coefficient and Other Internal Metrics

# Cluster Analysis Evaluation: Silhouette Coefficient and Other Internal Metrics ## 1. Overview of Cluster Analysis ### 1.1 Definition and Importance of Cluster Analysis Cluster Analysis is a vital ...

任务描述 本关任务：：你需要调用 sklearn 中的K-means模型，对红酒数据进行聚类。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.KMeans。 数据集介绍 数据集为一份红酒数据，一共有178个样本，每个样本有13个特征，这里不会提供你红酒的标签，你需要自己根据这13个特征对红酒进行聚类，部分数据如下图： 编程要求 请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，完使用 sklearn 中的K-means模型实现红酒聚类任务。 测试说明 平台会对你的代码进行运行测试，如果实际输出结果与预期结果相同，则通关；反之，则 GameOver。以下是代码提示：#encoding=utf8 from sklearn.cluster import KMeans def kmeans_cluster(data): ''' input:data(ndarray):样本数据 output:result(ndarray):聚类结果 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return result 预期输出为：你的聚类结果吻合度大于0.95

from sklearn.metrics import silhouette_score, adjusted_rand_score # 预测样本所属群组 labels = kmeans_model.labels_ # 若有真实标签可用，则可进一步对比两者的相似性程度 true_labels = wine_data.target ...

label_kmeans=kmeans.fit(df_pca).labels_

### 小规模数据集下KMeans聚类的最佳实践及具体实现 ...from sklearn.metrics import silhouette_score score = silhouette_score(X, y_pred) print(f'Silhouette Coefficient: {score:.4f}') ---

基于K-means 分类算法，对wine数据集，葡萄酒分类，要求如下1.使用load_wine方法从sklearn.datasts中加载Wine数据集；2.使用StandaedScaler对数据进行标准化，以提高K-meas的聚类效果；3.通过肘部法则和轮廓系数评估不同K值的聚类效果，并绘制相应图表；4.选择最佳K值，使用K-means进行聚类；5.使用散点图可视化聚类结果，显示不同聚类效果的样本，最后给出每一个样本的聚类标签

from sklearn.metrics import silhouette_score sil_scores = [] for k in K_range[1:]: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(X_scaled) score = silhouette_score(X_...

使用sklearn中的聚类评估指标评估kmeans和DBSCAN并可视化

from sklearn.metrics import silhouette_score, calinski_harabasz_score, davies_bouldin_score # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data # KMeans聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_...

2.用sklearn包进行聚类分析——表格数据 二、实训内容及完成情况 表格数据 1.在网页中对K-means聚类进行示范演练 https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 分别输出在高斯混合、笑脸、密度棒三种模式下的分类结果 2.在网页中对DBSCAN聚类进行示范演练 https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clustering/ 分别输出在高斯混合、笑脸、密度棒三种模式下的分类结果 3.下载并安装sklearn库（包名：scikit-learn） 4.导入sklearn自带数据集iris 5.调用查看数据,处理数据,为聚类工作做准备 6.从sklearn库中导入K-means和DBSCAN算法 7.先进行K-means聚类,设定n=3建立模型，得出分类结果 8.以iris数据集的前两个变量为坐标画出样点散点图 9.以分类值为颜色变量，在散点图中展示分类结果 10.用DBSCAN进行聚类，尝试不同参数得出的聚类结果 11.将两种聚类方法的结果以subplot形式分图展示，标明图例. 写出详细代码

from sklearn.metrics import silhouette_score print("K-means轮廓系数:", silhouette_score(X_scaled, kmeans_labels)) 2. 处理噪声点（DBSCAN中标签为-1的点）： python noise_ratio = np.sum(dbscan_...

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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架，它提供了对象关系映射（ORM）的功能，简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架，提供了全面的编程和配置模型，用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的特性，用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”，指的是将这三个流行的Java框架整合起来，形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式，使用iBatis来简化数据库的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作，同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能，将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签，意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签，说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”，一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大，且没有具体文件列表，无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称，则可能是一个缩写或别名，需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器，称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有： - **Action**: 在Struts2中，Action类是MVC模式中的C（控制器），负责接收用户的输入，执行业务逻辑，并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor（拦截器）**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能，比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack（值栈）**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应，可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中，从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中，使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有： - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系，以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时，SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法，例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程），它通过依赖注入（DI）来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有： - **IoC容器**: 也称为依赖注入（DI），管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点（如日志、安全等）与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口，可以在多个事务管理器之间切换，支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架，与Struts2类似，但更灵活，且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势，在同一个项目中形成互补，提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤： 1. **配置整合**：在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`，以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**：在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件，以及需要的其他bean，并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**：在Struts2中创建Action类，并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句，将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**：利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**：通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合，开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互，使用iBatis简化数据库操作，同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能，创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见，是Java开发人员必须掌握的知识点。
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【数据融合技术】：甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法，在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础，阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术，并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程，包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析，展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时，文
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%

<think>好的，用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云，目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例，然后深入展开。 首先，用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念，但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣，比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰，分点说明，同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景，可能是研究或工程领域的，需要技术细节，但避免过于复杂的数学公式，除非必要。之前回答中提到了应用案例，现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效，比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR（Direct Web Remoting）是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发，并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节，包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求，以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术，它允许用户在不重新加载整个页面的情况下，通过Ajax与服务器进行交互，从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验，因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制：**Ajax（Asynchronous JavaScript and XML）是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象，可以与服务器交换数据，并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式：**DWR在进行Ajax调用时，通常会使用JSON（JavaScript Object Notation）作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现：**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript，从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作：**在Java后端逻辑中，处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句，并利用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）提供的分页功能。例如，使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计：**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如，提供“下一页”、“上一页”按钮，或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数，从而通过DWR调用Java后端方法，获取新的分页数据，并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句：**在数据库操作中，需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序，并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法：**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为（当前页码 - 1）* 每页记录数。 3. **数据库优化：**在分页查询时，尤其是当数据量较大时，需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置：**在实现DWR无刷新分页时，首先需要配置DWR，以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用：**编写JavaScript代码，使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法，并接收返回的分页数据。 3. **数据展示：**在获取到新的分页数据后，需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素，将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点，可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程，让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术，便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】：甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论，并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析，本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律，并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外，本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响，包括不同区域土壤改良和作物种植案例，以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后，提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略，包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯，用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先，我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2]，延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题，尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存，再更新数据库，然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢？ 用户可能已经知道延迟双删的基本思想，但需要更详细的步骤和注意事项。比如，为什么要延迟？延迟多久合适？这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法，但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来，我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先，第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富，涉及到多个层面的IT技术和管理机制，具体如下： 1. Asp.net技术框架：Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台，支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架，意味着它将利用这一技术平台的特性，比如丰富的类库、集成开发环境（IDE）支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件：TreeView是一种常用的Web控件，用于在网页上显示具有层次结构的数据，如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中，TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能，便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计：Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块，包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作，从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理：角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分，用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中，角色可以进行添加、编辑（修改角色名称）、删除以及上下移动（改变排列顺序）。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑：描述中详细说明了角色管理的操作步骤，如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除，提供了明确的用户交互流程，体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性：系统提供了默认的管理帐号和密码（均为51aspx），这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中，出于安全考虑，这些默认信息需要立即更改，并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构：文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分，比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理，Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件，Web.Config用于存储和配置应用程序的设置，DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件，表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理，我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块，具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率，还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时，该系统还遵循了一定的软件工程实践，如模块化设计和配置文件的使用，以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软
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化学结构式手写识别的第三方 API

<think>好的，我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先，用户的需求是化学结构式的手写识别，这比一般的文字识别复杂，因为化学结构式包含复杂的图形和符号，比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。 首先，我应该回忆一下常见的OCR（光学字符识别）服务，比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision，但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别，可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。 接下来，考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功