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。

# 加载数据集from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris()X = iris.data# 数据预处理from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X)# 使用K-means算法聚类from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)kmeans.fit(X_scaled)y_pred = kmeans.predict(X_scaled)# 使用轮廓系数评估聚类方法的优劣from sklearn.metrics import silhouette_scoresilhouette_score(X_scaled, y_pred)

代码中首先加载鸢尾花数据集，然后对数据进行预处理，接着使用K-means算法将数据聚类为三个簇，最后使用轮廓系数评估聚类方法的优劣。需要注意的是，在导入数据集时，代码中使用了iris变量，但在加载数据集时...

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

- silhouette_score 是用于计算聚类模型的 Silhouette Coefficient 的函数，它可以帮助我们评估聚类的质量。 - StandardScaler 和 MinMaxScaler 是用于对数据进行标准化和归一化的类，这些操作可以帮助聚类...

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() # 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): #计算轮廓系数 # End # print(Scores[0]) # 画图 # X = range(2,9) # plt.xlabel('k') # plt.ylabel('轮廓系数') # plt.plot(X,Scores,'o-') # plt.show() # 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= model1.fit(data_zs) #训练模型 # End # print(model1)

好的，我现在要解决的问题是如何使用Python中的sklearn.cluster.KMeans和sklearn.metrics.silhouette_score来实现通过轮廓系数选择最优K值，并且补全代码片段，同时配置好模型参数。首先，我需要回忆一下相关的知识...

用sklearn包进行聚类分析——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3次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.分开写出每一步详细代码

好的，我现在要解决用户的问题，关于使用sklearn进行聚类分析，特别是针对表格数据。用户的需求分成了几个步骤，我需要逐一处理。首先，用户提到在指定网页上对K-means和DBSCAN进行演示，分别在高斯混合、笑脸、...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score # 1. K-Means++ 初始化质心 def initialize_centroids(data, k): centroids = [data[np.random.randint(data.shape[0])]] for _ in range(1, k): distances = np.array([min([np.linalg.norm(x - c) for c in centroids]) for x in data]) probabilities = distances / distances.sum() cumulative_probabilities = np.cumsum(probabilities) r = np.random.rand() for i, p in enumerate(cumulative_probabilities): if r < p: centroids.append(data[i]) break return np.array(centroids) # 2. K-Means 核心迭代流程 def k_means(data, k, max_iters=100, tol=1e-4): centroids = initialize_centroids(data, k) for _ in range(max_iters): clusters = [[] for _ in range(k)] for x in data: distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in centroids] cluster_index = np.argmin(distances) clusters[cluster_index].append(x) new_centroids = np.array([np.mean(cluster, axis=0) if cluster else centroids[i] for i, cluster in enumerate(clusters)]) if np.all(np.abs(new_centroids - centroids) < tol): break centroids = new_centroids return centroids, clusters # 3. 验证方法：轮廓系数 def silhouette_analysis(data, clusters): labels = np.zeros(data.shape[0], dtype=int) idx = 0 for i, cluster in enumerate(clusters): for _ in cluster: labels[idx] = i idx += 1 silhouette_avg = silhouette_score(data, labels) return silhouette_avg # 4. 主函数 def main(): # 加载数据 file_path = "C:\\Users\\刘梦雅\\Desktop\\2.xlsx " # 您的数据文件路径 data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl').values k = 2 # 聚类数 max_iters = 100 tol = 1e-4 # 运行 K-Means centroids, clusters = k_means(data, k, max_iters, tol)根据上面的内容，给我K 均值聚类分析: C1, C2 标准化变量最终分割聚类数 3 观测值类内平到质心的到质心的个数方和平均距离最大距离聚类1 这种

好的，用户想用K均值聚类分析数据，确定C1和C2的标准化变量以及最终的分割情况，还要提供详细的统计数据，比如每个簇的观测数量、类内平方和、到质心的平均距离和最大距离。他们之前已经有一些代码示例，可能需要...

# 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)

### 使用Python和sklearn实现KMeans聚类分析以下是通过scikit-learn库实现KMeans聚类的具体方法，包括数据标准化、设置模型参数（如n_jobs和max_iter）、执行聚类以及计算轮廓系数（Silhouette Score）。此...

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt # 1. Load data file_path = r'F:\毕业论文\新建文件夹\合并成绩前列版.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # 2. Data cleaning and standardization df = df.dropna() # Remove missing values numeric_features = df.iloc[:, 1:].select_dtypes(include='number') # Select only numeric columns scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_features) # 3. Determine the optimal number of clusters k_values = range(2, 11) silhouette_scores = [] for k in k_values: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(normalized_data) score = silhouette_score(normalized_data, labels) silhouette_scores.append(score) # Plot silhouette scores plt.figure(figsize=(8, 5)) plt.plot(k_values, silhouette_scores, marker='o', linestyle='--') plt.title("Silhouette Scores for Different k") plt.xlabel("Number of Clusters (k)") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.xticks(k_values) plt.grid() plt.show() # 4. Perform KMeans clustering with optimal k (e.g., k=3) optimal_k = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, random_state=42) df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(normalized_data) # 5. PCA for dimensionality reduction and visualization pca = PCA(n_components=2) pca_data = pca.fit_transform(normalized_data) pca_df = pd.DataFrame(pca_data, columns=['PCA1', 'PCA2']) pca_df['Cluster'] = df['Cluster'] plt.figure(figsize=(8, 6)) for cluster in pca_df['Cluster'].unique(): cluster_data = pca_df[pca_df['Cluster'] == cluster] plt.scatter(cluster_data['PCA1'], cluster_data['PCA2'], label=f"Cluster {cluster}") plt.title("K-Means Clustering (k=3)") plt.xlabel("PCA1") plt.ylabel("PCA2") plt.legend() plt.grid() plt.show() # 6. Save results df.to_excel('clustered_results.xlsx', index=False) 检查该代码是否有问题，给出修改

1. 添加聚类算法示例（如K-Means）： python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) df['Cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled) 2. 使用管道（Pipeline）整合...

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.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score, adjusted_rand_score, silhouette_score plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # ==================== 1. 生成数据 + 增强分离性 ==================== # 生成环形簇（加大噪声差异） X_circles1, _ = make_circles(n_samples=150, factor=0.3, noise=0.07, random_state=42) X_circles2, _ = make_circles(n_samples=150, factor=0.6, noise=0.1, random_state=42) X_circles = np.vstack([X_circles1, X_circles2]) # 生成球形簇（远离环形簇） X_blobs, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=[[2.5, 2.5]], cluster_std=0.15, random_state=42) X = np.vstack([X_circles, X_blobs]) # 标准化数据（关键步骤） X = StandardScaler().fit_transform(X) # 真实标签（两个环形簇+一个球形簇） 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], c=true_labels, s=10, cmap='viridis') plt.title("原始数据（带真实标签）") plt.show() # ==================== 2. 谱聚类优化 ==================== # 关键参数：使用RBF核，自动计算最佳gamma distances = np.sqrt(np.sum((X[:, np.newaxis] - X) ** 2, axis=2)) gamma = 1 / (2 * np.median(distances) ** 2) # 动态计算gamma spectral = SpectralClustering( n_clusters=3, affinity='rbf', # 使用RBF核 gamma=gamma, # 动态gamma assign_labels='kmeans', # 离散化标签 random_state=42 ) spectral_labels = spectral.fit_predict(X) # 可视化谱聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=spectral_labels, s=10, cmap='viridis') plt.title("谱聚类结果（优化参数）") plt.show() # ==================== 3. K-means（对照组） ==================== kmeans = KMeans( n_clusters=3, init='k-means++', # 优化初始化 n_init=50, # 增加初始尝试次数 random_state=42 ) kmeans_labels = kmeans.fit_predict(X) # 可视化K-means结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans_labels, s=10, cmap='viridis') plt.title("K-means结果") plt.show() # ==================== 4. 评估指标 ==================== def evaluate_performance(true_labels, pred_labels, X): nmi = normalized_mutual_info_score(true_labels, pred_labels) ari = adjusted_rand_score(true_labels, pred_labels) silhouette = silhouette_score(X, pred_labels) return nmi, ari, silhouette kmeans_nmi, kmeans_ari, kmeans_silhouette = evaluate_performance(true_labels, kmeans_labels, X) spectral_nmi, spectral_ari, spectral_silhouette = evaluate_performance(true_labels, spectral_labels, X) # 打印对比结果 print("| 指标 | K-means | 谱聚类 | 提升幅度 |") print("|---------------|---------|--------|----------|") print(f"| NMI | {kmeans_nmi:.3f} | {spectral_nmi:.3f} | +{(spectral_nmi - kmeans_nmi)/kmeans_nmi100:.1f}% |") print(f"| ARI | {kmeans_ari:.3f} | {spectral_ari:.3f} | +{(spectral_ari - kmeans_ari)/kmeans_ari100:.1f}% |") print(f"| 轮廓系数 | {kmeans_silhouette:.3f} | {spectral_silhouette:.3f} | +{(spectral_silhouette - kmeans_silhouette)/abs(kmeans_silhouette)*100:.1f}% |")能不能修改这个代码，使得谱聚类算法输出的三个指标都远远好于kmeans算法

好的，我现在需要帮用户修改他们的Python代码，使得谱聚类算法的三个评估指标（NMI、ARI、轮廓系数）都远远超过K-means。首先，我得仔细分析用户提供的代码，找出可能影响谱聚类性能的因素，然后思考如何优化这些...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 1. K-Means++ 初始化质心 def initialize_centroids(data, k): centroids = [data[np.random.randint(data.shape[0])]] for _ in range(1, k): distances = np.array([min([np.linalg.norm(x - c) for c in centroids]) for x in data]) probabilities = distances / distances.sum() cumulative_probabilities = np.cumsum(probabilities) r = np.random.rand() for i, p in enumerate(cumulative_probabilities): if r < p: centroids.append(data[i]) break return np.array(centroids) # 2. K-Means 核心迭代流程 def k_means(data, k, max_iters=100, tol=1e-4): centroids = initialize_centroids(data, k) for _ in range(max_iters): clusters = [[] for _ in range(k)] for x in data: distances = [np.linalg.norm(x - c) for c in centroids] cluster_index = np.argmin(distances) clusters[cluster_index].append(x) new_centroids = np.array([np.mean(cluster, axis=0) if cluster else centroids[i] for i, cluster in enumerate(clusters)]) if np.all(np.abs(new_centroids - centroids) < tol): break centroids = new_centroids return centroids, clusters # 3. 验证方法：轮廓系数 def silhouette_analysis(data, clusters): labels = np.zeros(data.shape[0], dtype=int) idx = 0 for i, cluster in enumerate(clusters): for _ in cluster: labels[idx] = i 根据下面的知的情况下，使用观测值的 K 均值聚类（如同观测值的聚类一样）将观测值分成多个组。此过程根据 MacQueen 算法 [6] 使用观测值的非分层聚类。K 均值聚类最适用于存在足够可用信息进行有效起始聚类指定的情况。对话框项变量：输入包含要对其执行观测值的 K 均值非分层聚类的测量数据的列。指定分割，按：用于为 K 均值算法指定初始分割。聚类数：选择此项可指定要形成的聚类数。例如，如果输入数字 5，则 Minitab 会使用前 5 个观测值作为初始聚类质心。每个观测值将分配给距它最近的质心的聚类。每当聚类获得或丢失观测值时，Minitab 都会重新计算聚类质心。初始分割列：选择此项可指定包含聚类成员的列以开始分割过程。标准化变量：选中此项可在计算距离矩阵之前将所有变量转换为公共尺度，方法为：减去平均值并除以标准差。如果变量使用不同的单位且您想最大限度地降低尺度差异带来的影响，则这是一种很好的做法。如果标准化，则在计算距离矩阵之前，聚类质心和距离度量都处于标准化变量空间内。

好的，我现在需要帮助用户实现和改进K-Means聚类算法，包括初始化和验证方法，使用Python库如numpy、pandas、sklearn和scipy。首先，我应该先理解用户的需求。用户可能已经对K-Means有一定的了解，但想具体知道如何...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from skimage import io, color, metrics, transform from sklearn.metrics import silhouette_score import time import os import psutil from collections import defaultdict def get_memory_usage(): “”“获取当前进程的内存使用量(MB)”“” process = psutil.Process(os.getpid()) return process.memory_info().rss / (1024 * 1024) def load_image(path, max_dimension=2048): “”“读取图像并自动降采样过大图像”“” img = io.imread(path) if img.shape[2] == 4: img = color.rgba2rgb(img) # 自动降采样保持最长边不超过max_dimension h, w = img.shape[:2] if max(h, w) > max_dimension: scale = max_dimension / max(h, w) img = transform.resize(img, (int(hscale), int(wscale)), anti_aliasing=True) return img def rgb_to_bucket(rgb_pixel, bins=16): “”“向量化RGB分桶计算”“” return (rgb_pixel // (256 // bins)).astype(np.int16) def density_weighted_init(pixels, k, bins=16): “”“优化版分桶初始化（比原版快10倍）”“” # 向量化分桶统计 bucket_indices = rgb_to_bucket(pixels) unique_buckets, counts = np.unique(bucket_indices, axis=0, return_counts=True) # 取频率最高的k个桶的质心作为候选 top_k = min(k3, len(unique_buckets)) # 避免候选集过小 top_indices = np.argpartition(-counts, top_k)[:top_k] candidates = unique_buckets[top_indices] (256 // bins) + (256 // bins // 2) # 从候选点开始k-means++ centers = [candidates[0]] for _ in range(1, k): distances = np.array([np.min([np.sum((p - c)**2) for c in centers]) for p in candidates]) prob = distances / distances.sum() centers.append(candidates[np.random.choice(len(candidates), p=prob)]) return np.array(centers) def sample_pixels(image, block_size=4): “”“优化版分块采样（支持非整数倍尺寸）”“” h, w = image.shape[:2] h_blocks = h // block_size w_blocks = w // block_size # 使用stride_tricks避免复制 stride = image.strides blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided( image[:h_blocksblock_size, :w_blocksblock_size], shape=(h_blocks, block_size, w_blocks, block_size, 3), strides=(stride[0]block_size, stride[0], stride[1]block_size, stride[1], 1) ) return blocks.mean(axis=(1, 3)).reshape(-1, 3) def extract_dominant_colors(image, n_clusters=16, base_resolution=1024, block_size=4, random_state=42): “”“完整优化版主色提取”“” start_time = time.time() initial_mem = get_memory_usage() h, w = image.shape[:2] # 分辨率自适应处理 if max(h, w) > base_resolution: lab_image = color.rgb2lab(image) processed_pixels = sample_pixels(lab_image, block_size) strategy = f"block_mean_{block_size}" else: lab_image = color.rgb2lab(image) processed_pixels = lab_image.reshape(-1, 3) strategy = "full_pixels" # 标准化和聚类 scaler = StandardScaler() scaled_pixels = scaler.fit_transform(processed_pixels) # 优化初始化（仅在RGB空间计算） init_centers = density_weighted_init(image.reshape(-1, 3), n_clusters) init_centers = scaler.transform(color.rgb2lab(init_centers).reshape(-1, 3)) kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, init=init_centers, n_init=1, random_state=random_state) kmeans.fit(scaled_pixels) # 重建结果 cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_) rgb_centers = (color.lab2rgb(cluster_centers.reshape(1, -1, 3)).reshape(-1, 3) * 255).astype(np.uint8) proportions = np.bincount(kmeans.labels_, minlength=n_clusters) / len(kmeans.labels_) # 全图量化（使用predict避免重复计算） full_scaled = scaler.transform(lab_image.reshape(-1, 3)) quantized_lab = cluster_centers[kmeans.predict(full_scaled)].reshape(lab_image.shape) quantized_rgb = color.lab2rgb(quantized_lab) # 计算指标 original_rgb = color.lab2rgb(lab_image) metrics_dict = { 'resolution': f"{h}x{w}", 'strategy': strategy, 'time_elapsed': time.time() - start_time, 'memory_used': get_memory_usage() - initial_mem, 'mse': metrics.mean_squared_error(original_rgb, quantized_rgb), 'psnr': metrics.peak_signal_noise_ratio(original_rgb, quantized_rgb, data_range=1.0), 'avg_color_error': np.mean(np.linalg.norm(lab_image - quantized_lab, axis=2)), } # SSIM计算优化 min_dim = min(h, w) win_size = min(7, min_dim - (1 if min_dim % 2 == 0 else 0)) if win_size >= 3: metrics_dict['ssim'] = metrics.structural_similarity( original_rgb, quantized_rgb, win_size=win_size, channel_axis=2, data_range=1.0) else: metrics_dict['ssim'] = float('nan') # 轮廓系数采样计算 sample_size = min(1000, len(scaled_pixels)) sample_idx = np.random.choice(len(scaled_pixels), sample_size, replace=False) metrics_dict['silhouette_score'] = silhouette_score( scaled_pixels[sample_idx], kmeans.labels_[sample_idx]) return rgb_centers, proportions, quantized_rgb, metrics_dict def plot_palette(colors, proportions, title=“Color Palette”): “”“优化的调色板绘制”“” plt.figure(figsize=(12, 2)) plt.suptitle(title, y=1.05) palette = np.zeros((100, len(colors)100, 3)) for i, (color, prop) in enumerate(zip(colors, proportions)): palette[:, i100:(i+1)100] = color/255 plt.text((i+0.5)100, 50, f"{prop:.1%}", ha=‘center’, va=‘center’, color=‘white’ if np.mean(color) < 128 else ‘black’, fontweight=‘bold’) plt.imshow(palette) plt.axis(‘off’) plt.tight_layout() def main(): import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument(“image_path”, type=str) parser.add_argument(“–n_colors”, type=int, default=16) parser.add_argument(“–block_size”, type=int, default=4) args = parser.parse_args() # 加载并处理图像 print(f"处理图像: {args.image_path}") image = load_image(args.image_path) # 提取主色 colors, proportions, quantized_img, metrics = extract_dominant_colors( image, n_clusters=args.n_colors, block_size=args.block_size ) # 可视化 plt.figure(figsize=(16, 8)) plt.subplot(2, 2, 1) plt.imshow(image) plt.title(f"Original\n{metrics['resolution']}") plt.axis('off') plt.subplot(2, 2, 2) plt.imshow(quantized_img) plt.title(f"Quantized ({args.n_colors} colors)") plt.axis('off') plt.subplot(2, 1, 2) plot_palette(colors, proportions) plt.tight_layout() plt.show() # 打印报告 print("\n=== 分析报告 ===") print(f"处理策略: {metrics['strategy']}") print(f"耗时: {metrics['time_elapsed']:.2f}s") print(f"内存: {metrics['memory_used']:.2f} MB") print(f"\n质量指标:") print(f"PSNR: {metrics['psnr']:.2f} dB | SSIM: {metrics.get('ssim', 'N/A'):.3f}") print(f"颜色误差(ΔE): {metrics['avg_color_error']:.2f}") print(f"轮廓系数: {metrics['silhouette_score']:.3f}") # 保存结果 output_path = os.path.splitext(args.image_path)[0] + "_quantized.png" plt.imsave(output_path, quantized_img) print(f"\n结果已保存至: {output_path}") if name == “main”: main() 分析该代码

- 代码中使用了StandardScaler对Lab空间的像素进行标准化（均值为0，方差为1），以便K-means聚类。 - 在量化图像时，先对整个图像进行标准化转换，然后用聚类中心替换，最后再逆标准化并转换回RGB。可能的问题...

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

# 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids, sse, silhouette, var_ratio, dbi = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'c', 'm'] for i in ...

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

好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Python和sklearn库统计AgglomerativeClustering和DBSCAN聚类模型的类别数目并计算它们的轮廓系数的问题。首先，我应该先理解用户的需求。用户提到了两种聚类算法：层次聚类...

使用K-means对sklearn自带数据集进行聚类，使用sklearn，并且对K值进行寻找最优全部代码

好的，下面是使用K-means对sklearn自带数据集进行聚类的完整代码，包括了K值的寻找最优。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn....

import sys import io import os import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import scapy.all as scapy from collections import defaultdict from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd from scapy.layers.inet import IP, TCP, UDP, ICMP from scapy.layers.dns import DNS, DNSRR from datetime import datetime # 设置Matplotlib中文显示支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 设置系统输出编码为UTF-8 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') if os.name == 'nt': # Windows系统专用设置 os.system('chcp 65001') # 切换到UTF-8代码页 # ====================== # 1. PCAP文件解析与流重组 # ====================== name_pcap = input("请输入想要解析的PCAP文件: ") print("正在解析PCAP文件...") # 新增：DNS解析缓存 dns_cache = {} # 流式解析大PCAP文件，避免内存溢出 def parse_large_pcap(pcap_path): flows = defaultdict(list) # 使用字典存储网络流 packet_count = 0 # 总包计数器 ip_packet_count = 0 # IP包计数器 global dns_cache # 使用全局DNS缓存 # 使用PcapReader流式读取，避免一次性加载大文件 with scapy.PcapReader(pcap_path) as pcap_reader: for pkt in pcap_reader: packet_count += 1 # 进度显示（每10000个包） if packet_count % 10000 == 0: print(f"已处理 {packet_count} 个包...") # 新增：DNS响应解析 - 修复索引越界问题 if DNS in pkt and pkt[DNS].qr == 1: # 只处理DNS响应 # 获取实际可用的回答记录数量 actual_ancount = len(pkt[DNS].an) if hasattr(pkt[DNS], 'an') else 0 # 使用实际数量而不是ancount字段 for i in range(min(pkt[DNS].ancount, actual_ancount)): rr = pkt[DNS].an[i] if isinstance(rr, DNSRR) and rr.type == 1: # A记录 try: ip = rr.rdata # 正确处理域名格式 domain = rr.rrname.decode('utf-8', errors='ignore').rstrip('.') # 添加到DNS缓存 if ip not in dns_cache: dns_cache[ip] = set() dns_cache[ip].add(domain) except Exception as e: # 忽略解析错误 pass # 仅处理IP层数据包 if IP in pkt: ip_packet_count += 1 ip_layer = pkt[IP] proto_num = ip_layer.proto # 获取协议号 # 初始化端口变量 src_port, dst_port = 0, 0 # 根据协议类型提取端口信息 if proto_num == 6 and TCP in pkt: # TCP协议 src_port = pkt[TCP].sport dst_port = pkt[TCP].dport elif proto_num == 17 and UDP in pkt: # UDP协议 src_port = pkt[UDP].sport dst_port = pkt[UDP].dport elif proto_num == 1 and ICMP in pkt: # ICMP协议 # 使用类型和代码代替端口 src_port = pkt[ICMP].type dst_port = pkt[ICMP].code # 创建五元组作为流的唯一标识 flow_key = (ip_layer.src, ip_layer.dst, src_port, dst_port, proto_num) flows[flow_key].append(pkt) # 将包添加到对应流 print(f"共处理 {packet_count} 个包，其中 {ip_packet_count} 个IP包") print(f"DNS缓存大小: {len(dns_cache)} 个IP到域名的映射") return flows # 解析PCAP文件 flows = parse_large_pcap(name_pcap) print(f"共识别出 {len(flows)} 个网络流") # ====================== # 2. 特征工程 # ====================== print("正在提取流量特征...") features = [] # 存储特征向量 valid_flows = [] # 存储有效流的标识 # 只初始化源时间列表（移除目的时间列表） src_start_times = [] src_end_times = [] # 特征名称列表 feature_names = [ '包数量', '总字节数', '平均包间隔', '包间隔标准差', '平均包长', '包长标准差', '最小包长', '最大包长', '上行比例' ] min_packets = 5 # 流的最小包数阈值 for flow_key, packets in flows.items(): packet_count = len(packets) # 过滤包数不足的流 if packet_count < min_packets: continue # 1. 基础统计特征 total_bytes = sum(len(p) for p in packets) # 总字节数 # 2. 时序特征（包到达间隔） timestamps = np.array([float(p.time) for p in packets]) if packet_count > 1: iat = np.diff(timestamps) # 包间隔 mean_iat = np.mean(iat) # 平均间隔 std_iat = np.std(iat) if len(iat) > 1 else 0 # 间隔标准差 else: mean_iat = std_iat = 0 # 3. 包长特征 pkt_lengths = np.array([len(p) for p in packets]) mean_pkt_len = np.mean(pkt_lengths) # 平均包长 std_pkt_len = np.std(pkt_lengths) if packet_count > 1 else 0 # 包长标准差 min_pkt_len = np.min(pkt_lengths) # 最小包长 max_pkt_len = np.max(pkt_lengths) # 最大包长 # 4. 方向特征（上行比例） src_ip = flow_key[0] # 流源IP dst_ip = flow_key[1] # 流目的IP # 判断数据包方向（1=上行，0=下行） directions = np.array([1 if p[IP].src == src_ip else 0 for p in packets]) up_ratio = np.mean(directions) # 上行包比例 # 源IP发送的包的时间戳 src_pkt_times = [float(p.time) for p in packets if p[IP].src == src_ip] # 计算源的起始和终止时间（移除目的时间计算） src_start = min(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan src_end = max(src_pkt_times) if src_pkt_times else np.nan # 添加时间信息到列表（只添加源时间） src_start_times.append(src_start) src_end_times.append(src_end) # 添加特征向量 features.append([ packet_count, total_bytes, mean_iat, std_iat, mean_pkt_len, std_pkt_len, min_pkt_len, max_pkt_len, up_ratio ]) valid_flows.append(flow_key) # 记录有效流 if features: feature_matrix = np.array(features) print(f"提取了 {len(features)} 个有效流的 {len(feature_names)} 维特征") else: # 错误处理：无有效流 print("错误：没有提取到任何有效网络流") print("可能原因：") print("1. 所有流都少于5个包（尝试减小过滤阈值）") print("2. 文件格式不兼容（尝试用Wireshark打开验证）") print("3. 没有IP流量（检查网络捕获配置）") sys.exit(1) # ====================== # 3. 数据标准化 # ====================== print("正在进行数据标准化...") scaler = StandardScaler() scaled_features = scaler.fit_transform(feature_matrix) # Z-score标准化 # ====================== # 4. 肘部法则确定最佳K值 # ====================== print("使用肘部法则确定最佳聚类数...") n_samples = scaled_features.shape[0] # 样本数量 # 动态调整K值范围 if n_samples < 5: print(f"警告：样本数量较少({n_samples})，将使用简化聚类策略") k_range = range(1, min(11, n_samples + 1)) # K上限不超过样本数 else: k_range = range(1, 11) # 测试1-10个聚类 sse = [] # 存储SSE（误差平方和） kmeans_models = {} # 存储不同K值的模型 for k in k_range: # 跳过超过样本数的K值 if k > n_samples: print(f"跳过K={k}（超过样本数{n_samples}）") continue # 训练K-means模型 kmeans = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) kmeans.fit(scaled_features) sse.append(kmeans.inertia_) # 记录SSE kmeans_models[k] = kmeans # 存储模型 # 样本不足时的处理 if len(sse) < 2: optimal_k = min(2, n_samples) # 至少2类（不超过样本数） print(f"样本过少，直接设置K={optimal_k}") else: # 绘制肘部法则图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(list(k_range)[:len(sse)], sse, 'bo-') plt.xlabel('聚类数量 $ K$') plt.ylabel('SSE (误差平方和)') plt.title('肘部法则确定最佳聚类数') plt.grid(True) plt.savefig('elbow_method.png', dpi=300) plt.close() print("肘部法则图已保存为 elbow_method.png") # 自动检测拐点（二阶差分最小值） if len(sse) >= 3: knee_point = np.argmin(np.diff(sse, 2)) + 2 # 计算二阶差分 optimal_k = max(2, min(10, knee_point)) # 确保K在2-10之间 else: optimal_k = max(2, min(3, n_samples)) # 样本少时选择2或3 print(f"自动检测的最佳聚类数: K = {optimal_k}") # ====================== # 5. K-means聚类 # ====================== print(f"正在进行K-means聚类 (K={optimal_k})...") # 调整K值不超过样本数 if optimal_k > n_samples: optimal_k = max(1, n_samples) print(f"调整聚类数为样本数: K = {optimal_k}") # 使用已有模型或新建模型 if optimal_k in kmeans_models: kmeans = kmeans_models[optimal_k] cluster_labels = kmeans.labels_ else: kmeans = KMeans(n_clusters=optimal_k, n_init=10, random_state=42) cluster_labels = kmeans.fit_predict(scaled_features) # 计算轮廓系数（K>1时） if optimal_k > 1: silhouette_avg = silhouette_score(scaled_features, cluster_labels) print(f"轮廓系数: {silhouette_avg:.4f} (接近1表示聚类效果良好)") else: print("聚类数为1，无需计算轮廓系数") # ====================== # 6. 结果分析与可视化（新增域名显示） # ====================== # 创建结果DataFrame（只保留源时间） result_df = pd.DataFrame({ '源IP': [flow[0] for flow in valid_flows], '目的IP': [flow[1] for flow in valid_flows], '协议': [f"TCP(6)" if flow[4] == 6 else f"UDP(17)" for flow in valid_flows], '聚类标签': cluster_labels, '源起始时间': src_start_times, '源终止时间': src_end_times # 只保留源时间 }) # 新增：添加域名信息 def get_domains(ip): """获取IP对应的域名列表""" domains = dns_cache.get(ip, set()) return ", ".join(domains) if domains else "N/A" result_df['目的域名'] = result_df['目的IP'].apply(get_domains) # 添加特征列 for i, name in enumerate(feature_names): result_df[name] = feature_matrix[:, i] # 新增：时间格式化函数 def format_timestamp(ts): """将时间戳格式化为可读字符串""" if np.isnan(ts): return "N/A" return datetime.fromtimestamp(ts).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3] # 保留毫秒 # 应用时间格式化（只格式化源时间） result_df['源起始时间'] = result_df['源起始时间'].apply(format_timestamp) result_df['源终止时间'] = result_df['源终止时间'].apply(format_timestamp) # 修改：使用固定文件名保存结果 output_filename = 'result.csv' # 固定文件名 try: result_df.to_csv(output_filename, index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"聚类结果已保存为 {output_filename}") except PermissionError: # 如果主目录写入失败，尝试临时目录 temp_dir = os.path.join(os.environ.get('TEMP', ''), 'netflow_clustering') os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True) temp_path = os.path.join(temp_dir, output_filename) result_df.to_csv(temp_path, index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"聚类结果已保存为 {temp_path}") # 簇统计信息 cluster_stats = result_df.groupby('聚类标签').agg({ '包数量': 'mean', '总字节数': 'mean', '平均包间隔': 'mean', '上行比例': 'mean' }).rename(columns={ '包数量': '平均包数量', '总字节数': '平均总字节数', '平均包间隔': '平均包间隔(s)', '上行比例': '平均上行比例' }) print("\n各用户簇流量特征统计:") print(cluster_stats.round(2)) # 使用PCA降维可视化 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2) # 降维到2D principal_components = pca.fit_transform(scaled_features) plt.figure(figsize=(12, 8)) scatter = plt.scatter( principal_components[:, 0], principal_components[:, 1], c=cluster_labels, # 按簇着色 cmap='viridis', alpha=0.6 ) # 标记簇中心 centers = pca.transform(kmeans.cluster_centers_) plt.scatter( centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.9, marker='X', edgecolor='black' ) plt.colorbar(scatter, label='用户簇') plt.xlabel('主成分 1') plt.ylabel('主成分 2') plt.title(f'校园网用户流量聚类 (K={optimal_k})') plt.grid(alpha=0.3) # 修改：可视化文件保留时间戳避免覆盖 import time timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") plt.savefig(f'cluster_visualization_{timestamp}.png', dpi=300) plt.close() print(f"聚类可视化图已保存为 cluster_visualization_{timestamp}.png") # 最终输出 print("\n聚类完成! 结果文件已保存:") print(f"- elbow_method.png: 肘部法则图") print(f"- {output_filename}: 详细聚类结果（包含域名信息）") print(f"- cluster_visualization_{timestamp}.png: 聚类可视化") 添加功能 1、能让用户自主选择需要读取的.pcap文件和保存的位置 2、输出部分只需保留（源IP 目的IP 协议源起始时间源终止时间目的域名包数量总字节数）

from sklearn.metrics import silhouette_score import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from scapy.layers.inet import IP, TCP, UDP, ICMP from scapy.layers.dns ...

新能源车电机控制器：基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要：本文详细介绍了基于TI芯片的FOC（场向量控制）算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响，接着深入探讨了FOC算法的工作原理，强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后，文章展示了完整的源代码资料，涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分，并指出这些代码不仅限于理论演示，而是来自实际量产的应用程序。此外，文中还特别提到代码遵循严格的规范，有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。适合人群：从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。使用场景及目标：① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现；② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式；③ 提升实际项目开发能力，减少开发过程中遇到的问题。其他说明：本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器，因此具有较高的实用价值和参考意义。

中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数，样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后，选取总市值排名靠前的500只股票组成，综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段：公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期：2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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