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

<think>嗯，用户让我详细介绍一下如何使用sklearn进行聚类分析，特别是针对表格数据。他们列出了11个具体的步骤，需要逐一解答。首先，我需要确保自己理解每个步骤的要求，然后逐步解释并提供代码示例。 首先，用户提到在网页中演示K-means和DBSCAN在不同数据集下的结果。这部分可能用户已经完成，但可能需要简要说明，不过用户主要关注的是用sklearn实现的部分。接下来是关于安装sklearn、导入iris数据集、数据预处理、应用算法、可视化结果等步骤。我需要确保代码的正确性，并且符合中文注释的习惯。 安装sklearn的部分，用户可能已经安装了，但还是要给出pip install的命令，方便未安装的用户。导入数据集时，要注意sklearn的datasets模块中有iris数据。调用数据后需要查看数据结构，可能需要进行标准化处理，但iris数据本身比较规范，可能不需要太多处理。不过用户提到处理数据，所以可能需要提到数据标准化，比如使用StandardScaler。 接下来是导入K-means和DBSCAN，建立模型。对于K-means，设定n_clusters=3，因为iris有三个类别。DBSCAN需要调整参数，比如eps和min_samples，用户可能需要尝试不同的值来比较结果。 可视化部分，用户要求用前两个变量作为坐标，也就是萼片长度和宽度。需要绘制散点图，并根据聚类结果着色。同时，用subplot将两种方法的结果放在一起展示，标明图例。这里要注意子图的布局，颜色映射的设置，以及图例的添加。 在写代码的时候，要确保LaTeX格式的正确，比如变量用$符号包裹，独立公式用$$。同时，按照用户的系统级指令，所有行内数学表达式用$...$，比如$n=3$。不过用户的问题中没有太多数学公式，可能主要集中在代码部分。 还需要注意代码的结构，分步骤解释，让用户能够逐步跟随。例如，处理数据可能包括查看数据、分割特征和标签、标准化等。但iris数据是否有标签？在聚类中通常是无监督学习，所以可能不需要标签，但数据集中包含target，可以用于后续对比，但用户的问题中可能不需要。 在DBSCAN部分，可能需要解释参数的选择，比如eps和min_samples的影响，以及如何通过调整这些参数来获得不同的聚类结果。例如，默认参数可能效果不好，需要调整。 最后，子图的绘制要使用matplotlib的subplots，并分别展示K-means和DBSCAN的结果，添加标题和图例。可能需要使用不同的颜色，比如通过聚类标签生成不同的颜色映射。 检查是否有遗漏的步骤，比如导入库（sklearn, matplotlib, numpy等），数据标准化是否需要，以及如何处理结果的可视化。确保代码在用户本地运行时不会出错，例如数据索引是否正确，变量名称是否一致。 可能遇到的陷阱包括：DBSCAN参数设置不当导致所有点被视为噪声，这时候聚类结果可能不理想，需要调整参数。另外，散点图的颜色映射需要与聚类标签的数量相匹配，避免颜色重复或混淆。 总之，需要一步步引导用户完成整个流程，确保代码正确，解释清晰，并且结果可视化明了。同时，遵循用户的格式要求，如使用中文回答，正确使用LaTeX语法等。</think>我将按照您的要求分步骤详细解答聚类分析实现过程，并提供完整代码： --- ### 一、环境准备 ```python # 步骤3：安装sklearn（已安装可跳过） # 在命令行执行：pip install scikit-learn # 步骤4-6：导入库与数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载iris数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 步骤5：仅使用前两个特征（方便可视化） feature_names = iris.feature_names[:2] ``` --- ### 二、数据预处理 ```python # 步骤5：数据标准化（聚类对尺度敏感） scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 查看数据结构 print("数据维度:", X.shape) print("前5行数据:\n", X[:5]) ``` --- ### 三、K-means聚类实现 ```python # 步骤7：K-means建模 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled) # 步骤8-9：绘制结果 plt.figure(figsize=(12, 5)) # 子图1：原始数据分布 plt.subplot(1, 2, 1) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c='gray', edgecolor='k') plt.xlabel(feature_names[0]) plt.ylabel(feature_names[1]) plt.title("原始数据分布") # 子图2：K-means聚类结果 plt.subplot(1, 2, 2) scatter = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels, cmap='viridis', edgecolor='k') plt.xlabel(feature_names[0]) plt.ylabel(feature_names[1]) plt.title("K-means聚类结果 (n=3)") plt.legend(*scatter.legend_elements(), title="Clusters") plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### 四、DBSCAN聚类实现 ```python # 步骤10：DBSCAN参数实验 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) # 可尝试不同参数组合 dbscan_labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 统计聚类结果 n_clusters = len(set(dbscan_labels)) - (1 if -1 in dbscan_labels else 0) print(f"DBSCAN发现聚类数: {n_clusters}") ``` --- ### 五、结果对比可视化 ```python # 步骤11：双图对比 plt.figure(figsize=(15, 6)) # K-means结果 plt.subplot(1, 2, 1) sc1 = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels, cmap='viridis', edgecolor='k') plt.title("K-means聚类结果 (n=3)") plt.xlabel(feature_names[0]) plt.ylabel(feature_names[1]) plt.legend(*sc1.legend_elements(), title="Clusters") # DBSCAN结果 plt.subplot(1, 2, 2) sc2 = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=dbscan_labels, cmap='plasma', edgecolor='k', norm=plt.Normalize(vmin=min(dbscan_labels), vmax=max(dbscan_labels))) plt.title(f"DBSCAN聚类结果 (eps=0.5, min_samples=5)") plt.xlabel(feature_names[0]) plt.colorbar(sc2, ticks=np.unique(dbscan_labels)) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### 六、关键参数说明 1. **K-means**： - `n_clusters=3`：根据iris数据集真实类别数设定 - `random_state`：保证结果可复现 2. **DBSCAN**： - `eps`：邻域半径，控制聚类紧密度 - `min_samples`：核心点所需最少样本数 - 调整建议：尝试`eps=0.3-0.8`，`min_samples=3-10` --- ### 七、结果分析技巧 1. 通过轮廓系数评估聚类质量： ```python 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_labels == -1)/len(dbscan_labels) print(f"噪声点比例: {noise_ratio:.2%}") ``` --- ### 八、扩展建议 1. 高维数据可视化：使用PCA降维后展示 2. 参数优化：结合网格搜索寻找最佳参数组合 3. 密度可视化：结合核密度估计图理解数据分布 完整代码执行后将生成包含原始数据分布、K-means和DBSCAN聚类结果的对比可视化图形，帮助直观理解不同算法的聚类效果。