import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 选择需要聚类的三列数据并转换为numpy数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对DataFrame进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) # 找出所有特征值不在范围内的行 outliers = df.loc[(data<0)|(data>0.6)].dropna(how='all').index # 删除这些行 df = df.drop(outliers) # 选择需要聚类的三列数据 data = df[['discounted_price','discount_percentage','rating_count']].values # 创建一个MinMaxScaler对象 scaler = MinMaxScaler() # 对data进行特征缩放 data = scaler.fit_transform(data) ## 构建DBSCAN聚类模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.1, min_samples=3) dbscan.fit(data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ ## 可视化聚类结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=labels) ax.set_xlim([0,0.6]) ax.set_ylim([0,0.6]) ax.set_zlim([0,0.6]) # 添加x轴和y轴标签 ax.set_xlabel('discounted_price') ax.set_ylabel('discount_percentage') ax.set_zlabel('rating_count') plt.show()怎样能让他实现在窗口交互旋转

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

首先，导入了需要的库，包括pandas用于数据处理、matplotlib用于绘图、DBSCAN用于聚类、StandardScaler用于特征标准化。然后，通过pd.read_excel读取Excel数据，并指定要用于聚类的特征列。在这个例子中，特征列...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import silhouette_score import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\SINmingsheng\Desktop\data.xlsx') # 替换为你的数据文件路径 # 数据预处理 selected_columns = df.columns.tolist() selected_columns.remove('序号') # 如果序号列存在且不需要聚类 selected_columns.remove('S5') # 假设S5是开放题，不参与聚类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(df) db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(X_scaled) import numpy as np labels = db.labels_ valid_labels = [label for label in labels if label != -1] unique_labels = np.unique(valid_labels) if len(unique_labels) < 2: print("有效簇不足，跳过轮廓系数计算") else: silhouette_score(df, labels) from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(df) # 参数设置 db = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5).fit(X_scaled) labels = db.labels_ # 检查有效簇数量 valid_labels = [label for label in labels if label != -1] if len(np.unique(valid_labels)) >= 2: score = silhouette_score(X_scaled, labels) print(f"轮廓系数: {score}") else: print("有效簇不足，无法计算轮廓系数") # 标准化 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(df[selected_columns]) # DBSCAN参数优化 param_grid = {'eps': np.linspace(0.1, 1.0, 10), 'min_samples': range(2, 11)} eps_values = param_grid['eps'] min_samples_values = param_grid['min_samples'] dbscan_scores = [] # 遍历参数组合 for eps in eps_values: for min_samples in min_samples_values: clusterer = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples) clusters = clusterer.fit_predict(scaled_data) # 获取有效样本掩码（非噪声点） valid_mask = clusters != -1 n_valid = np.sum(valid_mask) # 检查有效样本和簇的数量 if n_valid < 2: dbscan_scores.append(0)

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import silhouette_score best_score = -1 best_params = {'eps': 0, 'min_samples': 0} for eps in np.arange(0.3, 0.8, 0.05): for min_samples...

# DBSCAN from sklearn.cluster import DBSCAN import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import silhouette_score import matplotlib.pyplot as plt train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test.csv') features = ['Annual Income', 'Years in current job', 'Tax Liens', 'Number of Open Accounts', 'Maximum Open Credit', 'Number of Credit Problems', 'Bankruptcies', 'Current Loan Amount', 'Current Credit Balance', 'Monthly Debt', 'Credit Score'] train_data[features] = train_data[features].fillna(train_data[features].mean()) test_data[features] = test_data[features].fillna(test_data[features].mean()) # 标准化 scaler = StandardScaler() train_scaled = scaler.fit_transform(train_data[features]) test_scaled = scaler.transform(test_data[features]) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(train_scaled) # 将DBSCAN的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['DBSCAN_Cluster'] = dbscan.labels_ # Agglomerative Clustering agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) agg.fit(train_scaled) # 将Agglomerative Clustering的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['Agglomerative_Cluster'] = agg.labels_ # Gaussian Mixture Model gmm = GaussianMixture(n_components=3) gmm.fit(train_scaled) # 将Gaussian Mixture Model的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['GMM_Cluster'] = gmm.predict(train_scaled) # 可视化 plt.figure(figsize=(18, 6)) # DBSCAN聚类结果 plt.subplot(131) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['DBSCAN_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('DBSCAN Clustering Results') # Agglomerative Clustering结果 plt.subplot(132) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['Agglomerative_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('Agglomerative Clustering Results') # Gaussian Mixture Model结果 plt.subplot(133) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['GMM_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('Gaussian Mixture Model Results') plt.tight_layout() plt.show()ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_47176\2994685919.py in ?() ---> 17 # DBSCAN 18 from sklearn.cluster import DBSCAN 19 import pandas as pd 20 from sklearn.preprocessing import StandardScaler e:\Anaconda-python\envs\is6423new\lib\site-packages\sklearn\utils\_set_output.py in ?(self, X, *args, **kwargs) 138 @wraps(f) 139 def wrapped(self, X, *args, **kwargs): --> 140 data_to_wrap = f(self, X, *args, kwargs) 141 if isinstance(data_to_wrap, tuple): 142 # only wrap the first output for cross decomposition 143 return_tuple = ( e:\Anaconda-python\envs\is6423new\lib\site-packages\sklearn\base.py in ?(self, X, y, fit_params) 911 # non-optimized default implementation; override when a better 912 # method is possible for a given clustering algorithm 913 if y is None: 914 # fit method of arity 1 (unsupervised transformation) --> 915 return self.fit(X, fit_params).transform(X) 916 else: 917 # fit method of arity 2 (supervised transformation) 918 return self.fit(X, y, fit_params).transform(X) ... e:\Anaconda-python\envs\is6423new\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in ?(self, dtype) 2069 def array(self, dtype: npt.DTypeLike | None = None) -> np.ndarray: -> 2070 return np.asarray(self._values, dtype=dtype) ValueError: could not convert string to float: '10+ years' 怎么改

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors nn = NearestNeighbors(n_neighbors=5) nn.fit(train_scaled) distances, _ = nn.kneighbors(train_scaled) distances = np.sort(distances[:, -1]) plt.plot...

import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 全局字体设置 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 plt.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman' plt.rcParams['axes.titlesize'] = 35 plt.rcParams['axes.labelsize'] = 35 plt.rcParams['axes.linewidth'] = 3 # 坐标轴线加粗 # 使用Pandas读取CSV以便更容易地处理数据 df = pd.read_csv('6月能耗.csv', encoding='utf-8') # 选择特征进行聚类 X=df[['D0:C_PRC403.PV~建模', 'Z4ZH00116017S1220210000974~建模', 'A0:FI2003.PV~建模', 'A0:FI2801.PV~建模']] # X = df[['A0:FI0301A.PV','A0:FI0301B.PV']] # X = df.iloc[:, :-1] # X = df.iloc[:, 1:] # X= df[['target','A0:FIC0402.PV']] X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X) db = DBSCAN(eps=0.6, min_samples=30).fit(X_scaled) # print(X_scaled[:5]) # 应用DBSCAN聚类 # db = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=8).fit(X_scaled) #总拔 0.5 20 # print(X_scaled.shape) # 重叠度 2.3 60 沥青产量 0.2 8 # db = DBSCAN(eps=2.5,min_samples=6 # ).fit(X_scaled) core_samples_mask = np.zeros_like(db.labels_, dtype=bool) # 设置一个样本个数长度的全false向量 core_samples_mask[db.core_sample_indices_] = True # 将核心样本部分设置为true # 将聚类标签添加到原始DataFrame中 df['cluster_db'] = db.labels_ # 获取聚类个数（排除噪声点） n_clusters_ = len(set(db.labels_)) - (1 if -1 in db.labels_ else 0) # 模型评估 print('估计的聚类个数为: %d' % n_clusters_) print("轮廓系数: %0.3f " % metrics.silhouette_score(X_scaled, db.labels_)) # 数据保存 df.to_csv('能耗聚类.csv', encoding='utf_8_sig', index=None) # 调参日志 with open('能耗工况聚类调参log.txt', mode='a') as txt: print("eps: %0.1f, min_samples: %d, 轮廓系数: %0.3f, 聚类个数: %d" % ( db.eps, db.min_samples, metrics.silhouette_score(X_scaled, db.labels_), n_clusters_), file=txt)这段关于DBSCAN的代码，你可以加上自适应的技术吗

好的，我现在需要帮用户在他们的DBSCAN聚类代码中加入自适应技术。首先，我得理解用户的需求。他们现在的代码是手动设置eps和min_samples参数，可能每次调整参数都需要运行多次，效率不高。用户希望加入自适应技术，...

做出来的k值不理想，请你帮我优化优化代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans # 读取数据（需替换为实际路径） file_path = r"C:\Users\86137\Desktop\test.py\445vsc分析.xlsx" # 使用原始字符串避免转义问题 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Sheet1", usecols="B:G") # 提取B到G列（前五列） # 数据预处理 df = df.dropna() # 删除缺失值 print(f"有效样本量：{len(df)}") # 标准化数据 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(df) # 肘部图分析 inertia = [] k_range = range(2, 11) # 测试k=2到k=10 for k in k_range: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42, n_init=10) # 显式设置n_init避免警告 kmeans.fit(scaled_data) inertia.append(kmeans.inertia_) # 绘制肘部图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(k_range, inertia, marker="o", linestyle="--") plt.xlabel("Number of Clusters (K)") plt.ylabel("Inertia") plt.title("Elbow Method for Optimal K") plt.xticks(k_range) plt.grid(True) plt.show() # 根据肘部图选择最佳K值（假设选择k=4） best_k = 4 kmeans = KMeans(n_clusters=best_k, random_state=42, n_init=10) df["Cluster"] = kmeans.fit_predict(scaled_data) # 分析聚类结果（原始尺度） cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_) cluster_profile = pd.DataFrame( cluster_centers, columns=["了解度", "频率", "使用意愿", "学历", "年龄"] ).round(2) print("\n聚类中心特征（原始尺度）：") print(cluster_profile) # 补充分析：各簇样本分布 print("\n各簇样本分布：") print(df["Cluster"].value_counts().sort_index())

好的，我现在需要帮助用户优化他们的KMeans聚类算法，特别是在K值选择和代码性能方面。用户已经使用了标准化和肘部法则，但还想进一步优化。让我先理清问题。首先，用户提到了K值的选择。他们目前用肘部法则，但...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler import geopandas as gpd import folium import gym from stable_baselines3 import PPO from haversine import haversine # ====================== # 1. 地理数据处理（以安宁区为例） # ====================== class GeoProcessor: def init(self): # 加载安宁区地理边界（GeoJSON示例） self.anning_area = gpd.read_file('anning_boundary.geojson') self.stations = self._load_stations() # 加载公交站点 def _load_stations(self): """生成模拟公交站点（实际需替换为真实数据）""" return [ (103.7189, 36.1032), # 西北师范大学 (103.7321, 36.0954), # 兰州交通大学 (103.7456, 36.0887), # 安宁区政府 (103.7012, 36.1123), # 黄河家园 (103.7634, 36.0791) # 砂之船奥莱 ] def is_in_anning(self, coord): """判断坐标是否在安宁区范围内""" point = gpd.points_from_xy([coord[0]], [coord[1]]).geometry[0] return self.anning_area.contains(point).any() # ====================== # 2. 动态需求聚类（考虑地形约束） # ====================== class DemandCluster: def init(self, eps=0.03, min_samples=15): self.eps = eps # 经纬度聚类半径 self.min_samples = min_samples self.geo_checker = GeoProcessor() def cluster_requests(self, requests_df): """执行带地理约束的DBSCAN聚类""" valid_requests = requests_df[ requests_df['end_coord'].apply(self.geo_checker.is_in_anning) ] coords = np.array([[r[0], r[1]] for r in valid_requests[['start_lon', 'start_lat']].values) # 标准化坐标 scaler = StandardScaler() scaled_coords = scaler.fit_transform(coords) # 执行聚类 db = DBSCAN(eps=self.eps, min_samples=self.min_samples).fit(scaled_coords) valid_requests['cluster'] = db.labels_ return valid_requests # ====================== # 3. 强化学习环境（安宁区特化） # ====================== class AnningBusEnv(gym.Env): def init(self,

嗯，用户的问题是关于如何用Python结合geopandas、sklearn和stable_baselines3来实现地理数据处理、DBSCAN聚类以及强化学习的公交调度仿真。首先，我需要拆解这个问题，看看每个部分需要怎么处理。首先，地理数据...

import pandas as pd 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 data_zs = pd.read_csv('data/datazs.csv') from sklearn.cluster import DBSCAN ##根据K-距离图选择选择eps参数值 # Begin # point=data_zs.values.tolist() #构造欧式距离函数 def dis_euc(a, b): return sum([(a[i]-b[i])2 for i in range(len(a))])0.5 #将a和point点集中除自己外的所有点求距离，排序，取第k大的值 def get_k_distance(a,point,k): # 获取所有point第k近的值 k_point= print(len(k_point)) # End # x=[ i for i in range(len(k_point))] plt.plot(x,k_point,linewidth=1) plt.xlabel('sorted points in 6th nearest distance') plt.ylabel('6th-nearest distance') plt.legend('K-distance') plt.savefig("step4/out/result.jpg") plt.show() # Begin # # DBSCAN有两个主要参数： # eps:两个样本之间的最大距离，即扫描半径 # min_samples ：作为核心点的话邻域(即以其为圆心，eps为半径的圆，含圆上的点)中的最小样本数(包括点本身) # 根据上图选择eps参数，除此以外将min_sample为设置为6 model3 = model3.fit(data_zs) # End # print(model3.eps,model3.min_samples)

好的，我现在需要帮助用户完成DBSCAN聚类算法中的K-距离图绘制以及参数选择，并填充代码。用户之前已经提供了一些代码片段，但需要补充缺失的部分，特别是计算第k近邻的距离和模型参数设置。同时，用户还提到要参考...

DBSCAN.zip_DBSCAN_dbscanpython_dbscan聚类_python DBSCAN_python的DBS

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import pandas as pd 然后加载数据，可能需要进行预处理，例如标准化，以确保距离计算的公平...

对有x1,x2两列的异形聚类数据，异形聚类数据.txt,进行DBSCAN聚类

这里提供一个Python实现的DBSCAN聚类代码，需要用到sklearn库和matplotlib库。首先，读取数据文件： python import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('异形聚类数据.txt', sep='\t', ...

scaler = StandardScaler() train_scaled = scaler.fit_transform(train_data[features]) test_scaled = scaler.transform(test_data[features]) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(train_scaled) # 将DBSCAN的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['DBSCAN_Cluster'] = dbscan.labels_ # Agglomerative Clustering agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) agg.fit(train_scaled) # 将Agglomerative Clustering的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['Agglomerative_Cluster'] = agg.labels_ # Gaussian Mixture Model gmm = GaussianMixture(n_components=3) gmm.fit(train_scaled) # 将Gaussian Mixture Model的聚类结果添加到DataFrame中 train_data['GMM_Cluster'] = gmm.predict(train_scaled) # 可视化 plt.figure(figsize=(18, 6)) # DBSCAN聚类结果 plt.subplot(131) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['DBSCAN_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('DBSCAN Clustering Results') # Agglomerative Clustering结果 plt.subplot(132) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['Agglomerative_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('Agglomerative Clustering Results') # Gaussian Mixture Model结果 plt.subplot(133) plt.scatter(train_data['Credit Score'], train_data['Annual Inc'], c=train_data['GMM_Cluster'], cmap='viridis') plt.xlabel('Credit Score') plt.ylabel('Annual Income') plt.title('Gaussian Mixture Model Results') plt.tight_layout() plt.show() # 输出聚类结果 print(train_data[['Id', 'DBSCAN_Cluster', 'Agglomerative_Cluster', 'GMM_Cluster']].head()) NameError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 13 10 train_data['DBSCAN_Cluster'] = dbscan.labels_ 12 # Agglomerative Clustering ---> 13 agg = AgglomerativeClustering(n_clusters=3) 14 agg.fit(train_scaled) 16 # 将Agglomerative Clustering的聚类结果添加到DataFrame中 NameError: name 'AgglomerativeClustering' is not defined 怎么改

同时，用户可能还使用了其他库，比如StandardScaler来自sklearn.preprocessing，DBSCAN来自sklearn.cluster，GaussianMixture来自sklearn.mixture，以及matplotlib的pyplot。需要确认这些是否都已经正确导入，避免...

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

但根据用户的问题，步骤11是“将两种聚类方法的结果以subplot形式分图展示”，可能是指K-means和DBSCAN各自的结果，而DBSCAN可能有不同参数的结果，用户可能需要选择其中一个作为示例，或者展示三次中的一次。...

任务描述相关知识数据集介绍 DBSCAN算法原理 DBSCAN算法流程 DBSCAN算法优点编程要求测试说明任务描述本关任务：使用Python实现DBSCAN算法，并对信用卡用户进行聚类，这里你不仅需要找出异常用户，还要将行为相似的用户划分为一组。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.DBSCAN算法原理，2.DBSCAN算法流程，3.DBSCAN算法优点。数据集介绍数据为一份信用卡用户行为数据，这里我们已经将其数据化，一共有105个用户，每一个用户都记录了两个特征，其中5个异常用户，部分数据如下：数据获取代码如下： import pandas as pd data = pd.read_csv('./step1/data_df.csv') DBSCAN算法原理基于密度的聚类算法通过寻找被低密度区域分离的高密度区域，并将高密度区域作为一个簇。在DBSCAN算法中，聚类簇定义为：由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合。 DBSCAN算法流程在DBSCAN算法中，由核心对象出发，找到与该核心对象密度可达的所有样本形成一个聚类簇。DBSCAN算法流程如下：如果一个点的eps邻域包含多于MinPits个对象，则创建一个集合P作为核心对象的新簇。寻找核心对象的直接密度可达的对象，并合并为一个新的簇。直到没有点可以更新簇时算法结束。过程如下图： DBSCAN算法优点根据DBSCAN算法原理及流程可以发现，DBSCAN算法在聚类时不需要自己设定簇的个数，而且能够发现任意形状的簇。还有一个优点就是，DBSCAN算法对噪音点不敏感，所以DBSCAN算法也常用来找寻异常数据。编程要求根据提示，在右侧编辑器补充Python代码，实现DBSCAN算法，并对信用卡用户进行聚类。测试说明只需返回聚类结果即可，程序内部会检测您的代码，每个类别的吻合度高于95%视为过关。

import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数（需通过实验调整） model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10) clusters = model.fit_predict(scaled_features) # 统计结果 print(f"簇数量: {max(clusters) + 1}") # ...

data['Cluster'] = clusters # 统计各个集群的数量分布 cluster_counts = data.groupby('Cluster').size() print(cluster_counts) # 可视化某些关键维度的结果 import seaborn as sns sns.scatterplot(x='应付金额', y='实际金额', hue='Cluster', data=data) plt.title('Clustering Results by Amounts') plt.show()

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() scaled_data = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(data), columns=data.columns) * Z-Score Normalization (均值为零标准差...

学生饮酒量数据集DBSCAN聚类代码

from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('student_alcohol_consumption.csv') # 筛选出需要的...

dbscan聚类可视化

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid", palette="muted") # 创建两组不同形状的数据点作为测试案例 X_1, _ = make_moons(n_samples=200, noise=0.05, random_...

C#类库封装：简化SDK调用实现多功能集成，构建地磅无人值守系统

内容概要：本文介绍了利用C#类库封装多个硬件设备的SDK接口，实现一系列复杂功能的一键式调用。具体功能包括身份证信息读取、人证识别、车牌识别（支持臻识和海康摄像头）、LED显示屏文字输出、称重数据读取、二维码扫描以及语音播报。所有功能均被封装为简单的API，极大降低了开发者的工作量和技术门槛。文中详细展示了各个功能的具体实现方式及其应用场景，如身份证读取、人证核验、车牌识别等，并最终将这些功能整合到一起，形成了一套完整的地磅称重无人值守系统解决方案。适合人群：具有一定C#编程经验的技术人员，尤其是需要快速集成多种硬件设备SDK的应用开发者。使用场景及目标：适用于需要高效集成多种硬件设备SDK的项目，特别是那些涉及身份验证、车辆管理、物流仓储等领域的企业级应用。通过使用这些封装好的API，可以大大缩短开发周期，降低维护成本，提高系统的稳定性和易用性。其他说明：虽然封装后的API极大地简化了开发流程，但对于一些特殊的业务需求，仍然可能需要深入研究底层SDK。此外，在实际部署过程中，还需考虑网络环境、硬件兼容性等因素的影响。

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基于STM32F1的BLDC无刷直流电机和PMSM永磁同步电机的驱动实现方法，涵盖了有传感器和无传感两种驱动方式。对于BLDC电机，有传感器部分采用霍尔传感器进行六步换相，无传感部分则利用反电动势过零点检测实现换相。对于PMSM电机，有传感器部分包括霍尔传感器和编码器的方式，无传感部分则采用了滑模观测器进行矢量控制（FOC）。文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多调试经验和技巧。适合人群：具有一定嵌入式系统和电机控制基础知识的研发人员和技术爱好者。使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现BLDC和PMSM电机驱动的开发者，帮助他们掌握不同传感器条件下的电机控制技术和优化方法。其他说明：文章强调了实际调试过程中可能遇到的问题及其解决方案，如霍尔传感器的中断触发换相、反电动势过零点检测的采样时机、滑模观测器的参数调整以及编码器的ABZ解码等。

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