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

<think>好的，我现在需要帮用户为一个使用sklearn进行KMeans聚类、PCA降维以及评估指标计算的Python代码添加详细的行间注释。首先，我得回顾一下相关的库和步骤，确保注释的准确性。 用户提到的代码可能包括数据预处理、聚类、降维和可视化这几个部分。我需要先理清每个步骤的作用，然后逐行解释。比如，导入库的部分，可能需要解释每个导入的模块的用途，比如sklearn中的KMeans、PCA，以及metrics里的评估指标。 接下来是数据预处理，比如标准化处理。这里需要说明为什么需要标准化，StandardScaler的作用是什么，fit_transform方法做了什么。然后是KMeans聚类，参数n_clusters的意义，random_state的作用，以及如何获取聚类结果和中心点。 然后是PCA降维，解释PCA如何将高维数据降到二维，方便可视化。可能需要提到主成分分析的基本原理，以及fit_transform的应用。可视化部分会用到matplotlib，需要注释绘图代码的每一步，比如如何设置颜色、标签，以及如何展示聚类结果。 评估指标部分，用户可能使用了轮廓系数和Calinski-Harabasz指数，需要解释这些指标的意义，以及它们的取值范围和如何解读结果。最后，可能还需要注释如何将降维后的数据与聚类结果结合展示。 需要注意的是，注释要简洁明了，避免过于冗长，但要覆盖关键步骤和参数的意义。同时，要确保术语正确，比如KMeans的初始化方法，PCA的组件数量选择等。可能还需要提醒用户某些步骤的注意事项，比如数据预处理的重要性，或者评估指标的适用场景。 另外，根据用户提供的引用，特别是引用[3]和[4]，他们在处理文本聚类和图像颜色聚类时用到了类似的技术栈，所以注释中可能需要提到这些应用场景作为参考。例如，在解释PCA降维时，可以提到它在高维数据可视化中的应用，如文本或图像处理。 最后，检查代码的结构，确保每个部分都有对应的注释，比如数据加载、预处理、模型训练、评估、可视化等。确保注释与代码行对应，不会混淆。可能还需要在代码块前后添加段落说明整体流程，帮助用户理解代码的逻辑顺序。</think>以下是为包含sklearn聚类分析及可视化的Python代码添加行间注释的标准化示范，结合关键步骤说明和算法原理： ```python # 导入核心库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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 ==========''' # 加载数据集（示例使用随机生成数据，实际替换为真实数据） data = np.random.rand(100, 10) # 生成100个10维样本 # 数据标准化：消除量纲影响，使各特征均值为0，方差为1[^3] scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 拟合数据并执行标准化转换 '''========== 聚类分析阶段 ==========''' # 初始化K-means模型 kmeans = KMeans( n_clusters=3, # 预设聚类数量 random_state=42, # 随机种子保证结果可复现 n_init='auto' # 自动确定初始化次数 ) # 执行聚类操作 clusters = kmeans.fit_predict(scaled_data) # 返回每个样本的簇标签 centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心坐标 '''========== 降维可视化阶段 ==========''' # 使用PCA进行维度压缩：将高维数据投影到二维空间[^3] pca = PCA(n_components=2) # 指定保留2个主成分 reduced_data = pca.fit_transform(scaled_data) # 执行降维变换 # 可视化聚类结果 plt.figure(figsize=(8,6)) # 绘制样本点，按聚类结果着色 scatter = plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1], c=clusters, cmap='viridis', alpha=0.6) # 标记聚类中心点 plt.scatter(pca.transform(centroids)[:,0], # 对中心点同步降维 pca.transform(centroids)[:,1], s=300, marker='*', c='red', edgecolor='black') plt.title('PCA降维可视化聚类结果') plt.xlabel('主成分1') plt.ylabel('主成分2') plt.legend(*scatter.legend_elements(), title="簇类别") plt.show() '''========== 效果评估阶段 ==========''' # 计算轮廓系数：评估聚类紧密度，范围[-1,1]，越大越好 silhouette = metrics.silhouette_score(scaled_data, clusters) # 计算Calinski-Harabasz指数：评估簇间分离度，越大越好 ch_score = metrics.calinski_harabasz_score(scaled_data, clusters) print(f"轮廓系数: {silhouette:.3f}") print(f"Calinski-Harabasz指数: {ch_score:.3f}") ``` **关键注释要点解析：** 1. 标准化处理：消除特征量纲差异对距离计算的影响 2. `n_init='auto'`：自动确定初始化次数以避免局部最优解 3. PCA降维原理：通过正交变换将相关变量转为线性无关主成分[^2] 4. 轮廓系数计算：同时考虑簇内凝聚度和簇间分离度[^3] 5. 星号标记：降维后的聚类中心点位置需保持原始空间关系