import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) plt.show() plt.pause(0.5) plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png')保存的图像中，一片空白，如何修改

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

你可以在代码的最后添加以下语句来保存这两张图： python fig.savefig('heatmap.png') sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder') sns_plot.savefig('pairplot.png') 这将会把热力图保存为 heatmap.png...

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# -- coding: utf-8 -- import os # 设置环境变量避免内存泄漏警告 os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4" # 添加这行解决警告问题 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 创建保存图片的目录 if not os.path.exists('credit_card_images'): os.makedirs('credit_card_images') df = pd.read_csv("CreditCardUsage.csv") df.head() df.shape df.info() df.describe().T print("Number of unique id's in CUST_ID column : ", df.CUST_ID.nunique()) print("Number of rows in dataframe : ", df.shape[0]) print('主要用来查看是否有重复数据。') df.drop(columns='CUST_ID', inplace=True) # 处理缺失值 df["CREDIT_LIMIT"].fillna(df["CREDIT_LIMIT"].median(), inplace=True) df['MINIMUM_PAYMENTS'].fillna(df['MINIMUM_PAYMENTS'].median(), inplace=True) # 分布图 f = plt.figure(figsize=(20, 20)) for i, col in enumerate(df.columns): print(i, col) ax = f.add_subplot(6, 3, i + 1) sns.histplot(df[col].dropna(), kde=True) ax.set_title(col + " Distribution", color='Blue') plt.ylabel('Distribution') f.tight_layout() plt.savefig('credit_card_images/distribution_plots.png') plt.close() print('Check the null values for all columns:\n', df.isna().sum()) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() scaler_df = scaler.fit_transform(df) df_scaled = pd.DataFrame(scaler_df, columns=df.columns) df_scaled.head() # 标准化前后对比 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) sns.histplot(df['BALANCE'], ax=ax[0], color='#D341CD', kde=True) ax[0].set_title("Original Data") sns.histplot(df_scaled['BALANCE'], ax=ax[1], color='#D341CD', kde=True) ax[1].set_title("Scaled data") plt.savefig('credit_card_images/scaled_vs_original.png') plt.close() from sklearn.cluster import KMeans # Elbow 方法 Sum_of_squared_distances = [] K = range(1, 21) for k in K: km = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) km = km.fit(df_scaled) Sum_of_squared_distances.append(km.inertia_) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(K, Sum_of_squared_distances, 'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('Sum_of_squared_distances') plt.title('Elbow Method For Optimal k') plt.savefig('credit_card_images/elbow_method.png') plt.close() from sklearn.metrics import silhouette_score # 轮廓系数 plt.figure(figsize=(10, 6)) silhouette_scores = [] for n_clusters in range(2, 21): km = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10, random_state=42) preds = km.fit_predict(df_scaled) score = silhouette_score(df_scaled, preds, metric='euclidean') silhouette_scores.append(score) print("For n_clusters = {}, silhouette score is {}".format(n_clusters, score)) plt.plot(range(2, 21), silhouette_scores, 'bo-') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.title('Silhouette Score for Different Cluster Numbers') plt.savefig('credit_card_images/silhouette_scores.png') plt.close() from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer plt.figure(figsize=(10, 6)) km = KMeans(n_init=10, random_state=42) visualizer = KElbowVisualizer(km, k=(2, 21), metric='silhouette', timings=False) visualizer.fit(df_scaled) visualizer.show(outpath='credit_card_images/kelbow_visualizer.png') plt.close() from yellowbrick.cluster import SilhouetteVisualizer plt.figure(figsize=(10, 6)) km = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=42) visualizer = SilhouetteVisualizer(km) visualizer.fit(df_scaled) visualizer.show(outpath='credit_card_images/silhouette_visualizer.png') plt.close() # 主 KMeans 聚类 km = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=42) km.fit(df_scaled) cluster_label = km.labels_ df_scaled['KMeans_Labels'] = cluster_label df_scaled.head() # 带聚类的散点图 f = plt.figure(figsize=(20, 20)) scatter_cols = ['BALANCE_FREQUENCY', 'PURCHASES', 'ONEOFF_PURCHASES', 'INSTALLMENTS_PURCHASES', 'CASH_ADVANCE', 'PURCHASES_FREQUENCY', 'ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY', 'PURCHASES_INSTALLMENTS_FREQUENCY', 'CASH_ADVANCE_FREQUENCY', 'CASH_ADVANCE_TRX', 'PURCHASES_TRX', 'CREDIT_LIMIT', 'PAYMENTS', 'MINIMUM_PAYMENTS', 'PRC_FULL_PAYMENT', 'TENURE'] for i, col in enumerate(scatter_cols): ax = f.add_subplot(4, 4, i + 1) sns.scatterplot(x=df_scaled['BALANCE'], y=df_scaled[col], hue=df_scaled['KMeans_Labels'], palette='Set1') ax.set_title(col + " Scatter plot with clusters", color='blue') plt.ylabel(col) f.tight_layout() plt.savefig('credit_card_images/scatter_plots_with_clusters.png') plt.close() # 样本聚类分析 sample_df = pd.DataFrame({'BALANCE': df['BALANCE'], 'PURCHASES': df['PURCHASES']}) sample_df.head() scaler = StandardScaler() Sample_Scaled_df = scaler.fit_transform(sample_df) km_sample = KMeans(n_clusters=4, n_init=10, random_state=42) km_sample.fit(Sample_Scaled_df) sample_df['label'] = km_sample.labels_ plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.scatterplot(x=sample_df['BALANCE'], y=sample_df['PURCHASES'], hue=sample_df['label'], palette='Set1') plt.title('BALANCE vs PURCHASES with Clusters') plt.savefig('credit_card_images/balance_vs_purchases.png') plt.close() ''' 本文主要通过KMeans来聚类。通过使用elbow curve and Silhoutte Score来查询最优的K。但是根据我们上面的结论可以发现我们无法找到一个相对较优的结果，即使对于n=3，结果依旧不令人满意。之后我们尝试了使用部分数据来研究该问题，可以看到较为清晰的结果，并且可以对他们进行分组： label 0: 适中的额度和适中的购买力 - choosy group label 1: 较低的额度和较低的购买力 - Fine group label 2: 适中至较高的额度但是较低的购买力 - Saving group label 3: 低至适中的额度但是较高的购买力 - Carefree group ''' df_scaled_k_biao = df_scaled.copy() from sklearn.cluster import DBSCAN # DBSCAN 聚类 silhouette_scores_db = [] eps_values = np.arange(0.5, 5, 0.5) for eps in eps_values: model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=50) model.fit(df_scaled.drop(columns='KMeans_Labels')) result = model.fit_predict(df_scaled.drop(columns='KMeans_Labels')) if len(np.unique(result)) > 1: score = silhouette_score(df_scaled.drop(columns='KMeans_Labels'), result, metric='euclidean') silhouette_scores_db.append(score) print("For eps = {}, silhouette score is {}".format(eps, score)) else: print("For eps = {}, only one cluster found".format(eps)) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(eps_values[:len(silhouette_scores_db)], silhouette_scores_db, 'bo-') plt.xlabel('Epsilon') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.title('DBSCAN Silhouette Scores') plt.savefig('credit_card_images/dbscan_silhouette.png') plt.close() from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage # 层次聚类 subset = df_scaled.drop(columns='KMeans_Labels').sample(n=1000, random_state=42) Z = linkage(subset, 'ward') plt.figure(figsize=(12, 6)) dendrogram(Z, truncate_mode='level', p=5) plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram') plt.xlabel('Sample index') plt.ylabel('Distance') plt.savefig('credit_card_images/dendrogram.png', bbox_inches='tight') plt.close() from sklearn.manifold import TSNE # t-SNE 降维 subset_scaled = df_scaled.drop(columns='KMeans_Labels').sample(n=1000, random_state=42) tsne = TSNE(n_components=3, random_state=42, perplexity=30) X_tsne = tsne.fit_transform(subset_scaled) df_tsne = pd.DataFrame(X_tsne, columns=['t-SNE Dimension 1', 't-SNE Dimension 2', 't-SNE Dimension 3']) df_tsne_copy = df_tsne.copy() # t-SNE 后的 Elbow 方法 Sum_of_squared_distances = [] K = range(1, 21) for k in K: km = KMeans(n_clusters=k, n_init=10, random_state=42) km = km.fit(df_tsne) Sum_of_squared_distances.append(km.inertia_) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(K, Sum_of_squared_distances, 'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('Sum_of_squared_distances') plt.title('Elbow Method For Optimal k (t-SNE)') plt.savefig('credit_card_images/elbow_tsne.png') plt.close() # t-SNE 后的 KElbowVisualizer km = KMeans(n_init=10, random_state=42) visualizer = KElbowVisualizer(km, k=(2, 21), metric='silhouette', timings=False) visualizer.fit(df_tsne) visualizer.show(outpath='credit_card_images/kelbow_tsne.png') plt.close() # t-SNE 后的 SilhouetteVisualizer km = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=42) visualizer = SilhouetteVisualizer(km) visualizer.fit(df_tsne) visualizer.show(outpath='credit_card_images/silhouette_tsne.png') plt.close() # t-SNE 后的 KMeans 聚类 km = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=42) cluster_label = km.fit_predict(df_tsne_copy) df_tsne['KMeans_Labels'] = cluster_label # 三维聚类图 fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for cluster_label in set(df_tsne['KMeans_Labels']): indices = df_tsne['KMeans_Labels'] == cluster_label cluster_data = df_tsne_copy[indices].values ax.scatter(cluster_data[:, 0], cluster_data[:, 1], cluster_data[:, 2], label=f'Cluster {cluster_label}') ax.set_title('KMeans Clustering in 3D') ax.set_xlabel('t-SNE Dimension 1') ax.set_ylabel('t-SNE Dimension 2') ax.set_zlabel('t-SNE Dimension 3') ax.legend() plt.savefig('credit_card_images/3d_clustering.png') plt.close() # 比较降维前后聚类结果 merged_df = pd.concat([df_tsne['KMeans_Labels'], df_scaled_k_biao['KMeans_Labels']], axis=1, keys=['KMeans_Labels_x', 'KMeans_Labels_y']) same_label_count = (merged_df['KMeans_Labels_x'] == merged_df['KMeans_Labels_y']).sum() print("在相同的行上，有 %d 个是一样的" % same_label_count) label_counts = df_scaled_k_biao['KMeans_Labels'].value_counts() print("未降维前每个种类的数量:") print(label_counts) label_counts_jiang = df_tsne['KMeans_Labels'].value_counts() print("降维后每个种类的数量:") print(label_counts_jiang) # t-SNE 后的 DBSCAN silhouette_scores_dbscan = [] eps_values = np.arange(0.5, 4, 0.1) for eps in eps_values: model = DBSCAN(eps=eps, min_samples=5) model.fit(df_tsne_copy) result = model.fit_predict(df_tsne_copy) if len(np.unique(result)) > 1: score = silhouette_score(df_tsne_copy, result, metric='euclidean') silhouette_scores_dbscan.append(score) print("For eps = {}, silhouette score is {}".format(eps, score)) else: print("For eps = {}, only one cluster found".format(eps)) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(eps_values[:len(silhouette_scores_dbscan)], silhouette_scores_dbscan, 'bo-') plt.xlabel('Epsilon') plt.ylabel('Silhouette Score') plt.title('DBSCAN Silhouette Scores (t-SNE)') plt.savefig('credit_card_images/dbscan_tsne_silhouette.png') plt.close() # DBSCAN 聚类 df_tsne_copy_DB = df_tsne_copy.copy() model = DBSCAN(eps=0.99, min_samples=5) DB_cluster_label = model.fit_predict(df_tsne_copy_DB) df_tsne_copy_DB['DBSCAN_Labels'] = DB_cluster_label unique_labels = set(DB_cluster_label) noise_points = sum(1 for label in DB_cluster_label if label == -1) num_clusters = len(unique_labels) - (1 if -1 in unique_labels else 0) print("Number of clusters (excluding noise points):", num_clusters) print("Number of noise points:", noise_points) # DBSCAN 三维聚类图 fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for cluster_label in set(df_tsne_copy_DB['DBSCAN_Labels']): indices = df_tsne_copy_DB['DBSCAN_Labels'] == cluster_label cluster_data = df_tsne_copy[indices].values ax.scatter(cluster_data[:, 0], cluster_data[:, 1], cluster_data[:, 2], label=f'Cluster {cluster_label}') ax.set_title('DBSCAN Clustering in 3D') ax.set_xlabel('t-SNE Dimension 1') ax.set_ylabel('t-SNE Dimension 2') ax.set_zlabel('t-SNE Dimension 3') ax.legend() plt.savefig('credit_card_images/dbscan_3d_clustering.png') plt.close() print("所有图像已保存到 credit_card_images 目录")运行后的结果不理想，请将降维后的3D聚类可视化定为k=3和k=6，将修改的和原代码总结在一起给我

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 使用t-SNE降维到3维 tsne = TSNE(n_components=3, perplexity=30, n_iter=...

已经安装了numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn这些库的基础上，使用k-means算法对鸢尾花数据进行聚类分析 1）导入鸢尾花数据集 2）输出数据的前5行 3）用TSNE进行数据的降维,降维到3维空间中 4）使用肘方法搜索合适的聚类数目，输出肘方法的可视化图 5）使用k-means方法进行聚类 6）输出“每簇包含的样本数量”、“每个簇的聚类中心”和“聚类效果V测度” 7）在3D空间中可视化聚类后的数据空间分布，并可视化聚类中心

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') scatter = ax.scatter(X_tsne[:,0], X_tsne[:,1], X_tsne[:,2], c=labels, cmap='viridis'...

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

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(15, 6)) # K-means 3D ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') ax1.scatter(X[:,0], X[:,1], X[:,2], c=kmeans_labels) ax1.set_title...

python引入相应的库；从Iris数据集中加载鸢尾花样本信息到X和Y两个变量中，其中X存放花瓣长宽等特征，Y存放花的类别标签，设置类簇数量为3；对聚类的结果可视化，使用Axes3D将其显示在三维空间中，其中花瓣宽度、萼片长度、花瓣长度分别作为x，y，z这三个维度。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 加载Iris数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2, 3]] # 花瓣宽度和花瓣长度，通常选择非分类相关的特征进行聚类 Y = iris.target # 类别标签 # 设置...

对automobile数据集实现PCA编码，并用sklearn实现PCA主特征数据显示

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 可视化PCA编码后的数据 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], X_pca[:, 2], c=data['price'], cmap='...

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1、压缩文件中包含：中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法：解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击【index.html】文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明：（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解等；（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码等。 4、温馨提示：（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

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