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给定数据集:iris_2_3.txt,用random.shuffle()函数随机排列数据集顺序,用PCA算法对随机排列的iris_2_3.txt数据降维(3维),再用k-mean聚2类,写出聚类中心坐标

时间: 2024-02-27 15:52:25 浏览: 134
好的,我来为您解答这个问题。 首先,您需要导入必要的库和数据集。以下是代码示例: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.utils import shuffle # 读取数据集 data = pd.read_csv('iris_2_3.txt', header=None, delimiter=',') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 随机排列数据集顺序 X, y = shuffle(X, y) # PCA降维 pca = PCA(n_components=3) X = pca.fit_transform(X) # KMeans聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) # 输出聚类中心坐标 print(kmeans.cluster_centers_) ``` 运行上述代码后,您将会得到输出结果,即聚类中心坐标。
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