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这个是哪里出错了```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) ``` (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息，接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下： ```python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())

时间: 2024-03-10 15:47:40 浏览: 165
在代码中，第6行缺少一个等号。应该改为： ``` data_std = sc.fit_transform(df) ``` 同时，在第13行中，PCA模型中应该设置n_components参数为2，表示提取2个主成分。代码中已经正确设置，这里只是提醒一下。 另外，在第15行中，应该将PCA降维后的数据转换为DataFrame类型，代码中已经正确实现。 最后，在第9行和第19行之间应该加上空行，以提高代码可读性。 完整代码如下： ```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std = sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) # 聚类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique()) ```
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pandas-DataFrom6.py python读取excel数据

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA

嗯，用户让我介绍一下这些Python库的用途，特别是在数据分析和机器学习中的应用。首先，我需要逐一分析每个导入的库，解释它们的基本功能和常见使用场景。 用户提供的代码包括pandas、numpy、matplotlib.pyplot、...

这个怎么修改(1) 具体步骤如下： python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息，接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下： python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame from sklearn.decomposition import PCA 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 pd.set_option('display.max_rows', None)#显示全部行 pd.set_option('display.max_columns', None)#显示全部列 np.set_printoptions(threshold=np.inf) pd.set_option('display.max_columns', 9000) pd.set_option('display.width', 9000) pd.set_option('display.max_colwidth', 9000) df = pd.read_csv(r'附件1.csv',encoding='gbk') X = np.array(df.iloc[:, 1:]) X=X[0:,1:] k=93 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(X) # 模型训练 #查看聚类结果 kmeans_cc = kmeans_model.cluster_centers_ # 聚类中心 print('各类聚类中心为：\n', kmeans_cc) kmeans_labels = kmeans_model.labels_ # 样本的类别标签 print('各样本的类别标签为：\n', kmeans_labels) r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() # 统计不同类别样本的数目 print('最终每个类别的数目为：\n', r1) # 输出聚类分群的结果 # cluster_center = pd.DataFrame(kmeans_model.cluster_centers_, # columns=[ str(x) for x in range(1,94)]) # 将聚类中心放在数据框中 # cluster_center.index = pd.DataFrame(kmeans_model.labels_). \ # drop_duplicates().iloc[:, 0] # 将样本类别作为数据框索引 # print(cluster_center)代码解释

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier from xgboost import XGBClassifier from imblearn.pipeline import Pipeline from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import TomekLinks from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif, VarianceThreshold from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.svm import SVC df = pd.read_excel(r'C:\Users\14576\Desktop\计算机资料\石波-乳腺癌\Traintest1.xlsx') data = np.array(df) X = data[:, 1:] y = data[:, 0] pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('resample', SMOTE(sampling_strategy=0.8,k_neighbors=3,random_state=42)), # 过采样在前 ('clean', TomekLinks(sampling_strategy='majority')), # 欠采样在后 ('variance_threshold', VarianceThreshold(threshold=0.15)), ('pca', PCA(n_components=0.90)), ('rfe', RFE(estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=5), step=0.1, n_features_to_select=10)), ('model', AdaBoostClassifier( n_estimators=500, learning_rate=0.2, estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=2), random_state=42 )) # 模型最后 ]) #'resample', SMOTE(sampling_strategy=0.7,k_neighbors=5,random_state=42) kf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) metrics = { 'Accuracy': [], 'Precision': [], 'Recall': [], 'F1': [], 'AUC': [] } for train_idx, val_idx in kf.split(X, y): X_train, X_val = X[train_idx], X[val_idx] y_train, y_val = y[train_idx], y[val_idx] # 训练并预测 pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_val) y_proba = pipeline.predict_proba(X_val)[:, 1] # 记录指标 metrics['Accuracy'].append(accuracy_score(y_val, y_pred)) metrics['Precision'].append(precision_score(y_val, y_pred)) metrics['Recall'].append(recall_score(y_val, y_pred)) metrics['F1'].append(f1_score(y_val, y_pred)) metrics['AUC'].append(roc_auc_score(y_val, y_proba)) for metric, values in metrics.items(): print(f"{metric}: {np.mean(values):.4f} ")减少此训练模型的过拟合

数据是从Excel文件读取的，转换成数组后分割成特征X和标签y。然后构建了一个Pipeline，里面包含了很多步骤：标准化、过采样、欠采样、方差阈值、PCA、RFE，最后是模型。交叉验证用了分层5折，评估指标包括准确率、...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv("RESSET_DRESSTK_2016_2020_1.csv") df = df[['Oppr','Hipr','Lopr','Clpr','Trdvol']] df = df.dropna() #标准化 scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df) df_scaled = pd.DataFrame(df_scaled, columns=df.columns) pca=PCA() pca.fit(df_scaled) explained_variance = pca.explained_variance_ratio_ cumulative_variance = np.cumsum(explained_variance) n_components = np.argmax(cumulative_variance >= 0.95) + 1 print(f'Number of components to explain 95% of variance: {n_components}') # 使用确定的主成分数量重新拟合PCA pca = PCA(n_components=n_components) pca.fit(df_scaled) df_pca = pca.transform(df_scaled) df_pca = pd.DataFrame(df_pca, columns=[f'PC{i+1}' for i in range(n_components)]) # 5. 解释主成分的经济意义 loadings = pca.components_ loadings_df = pd.DataFrame(loadings, columns=df.columns, index=[f'PC{i+1}' for i in range(n_components)]) print('Loadings:') print(loadings_df) #累积方差图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(range(1, len(cumulative_variance) + 1), cumulative_variance, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Explained Variance') plt.title('Cumulative Explained Variance by Principal Components') plt.grid(True) plt.show() # 主成分散点图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x=df_pca['PC1'], y=df_pca['PC2']) plt.xlabel('Principal Component 1') plt.ylabel('Principal Component 2') plt.title('Scatter Plot of Principal Components') plt.grid(True) plt.show() 逐句解释以上代码

from sklearn.decomposition import PCA 从sklearn.decomposition模块引入主成分分析（PCA），这是一个降维算法工具包。 python from sklearn.preprocessing import StandardScaler 从sklearn....

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())

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, PCA from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.metrics import silhouette_score # 构建预处理+聚类流水线 pipeline = Pipeline([ ('scaler'...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score # 加载数据 file_path = "2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx" # 确保文件路径正确 # 读取表单2（训练集） train_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="表单2") # 读取表单3（测试集） test_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="表单3") # 定义特征列（14种化学成分） features = [ '二氧化硅(SiO2)', '氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)', '氧化钙(CaO)', '氧化镁(MgO)', '氧化铝(Al2O3)', '氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)', '氧化铅(PbO)', '氧化钡(BaO)', '五氧化二磷(P2O5)', '氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)', '二氧化硫(SO2)' ] # 准备训练数据 X_train = train_df[features] y_train = train_df['类型'] # 标签列 # 编码标签：高钾 -> 0, 铅钡 -> 1 le = LabelEncoder() y_train_encoded = le.fit_transform(y_train) # 训练逻辑回归模型 model = LogisticRegression(random_state=42, max_iter=1000) model.fit(X_train, y_train_encoded) # 在训练集上交叉验证（敏感性分析） cv_scores = cross_val_score(model, X_train, y_train_encoded, cv=5) print("交叉验证准确率:", cv_scores) print("平均准确率:", np.mean(cv_scores).round(4)) print("准确率标准差:", np.std(cv_scores).round(4)) # 准备测试数据（表单3） X_test = test_df[features] # 预测表单3的玻璃类型 y_pred_encoded = model.predict(X_test) y_pred = le.inverse_transform(y_pred_encoded) # 解码为原始标签 test_df['预测类型'] = y_pred # 输出预测结果 print("\n表单3预测结果:") print(test_df[['文物编号', '预测类型']]) # 输出预测概率（敏感性分析） probs = model.predict_proba(X_test) print("\n预测概率（高钾概率, 铅钡概率）:") for i, row in test_df.iterrows(): print(f"{row['文物编号']}: {probs[i].round(4)}") # 特征重要性分析（敏感性） importance = pd.DataFrame({ '特征': features, '系数绝对值': np.abs(model.coef_[0]) }).sort_values('系数绝对值', ascending=False) print("\n特征重要性（逻辑回归系数绝对值）:") print(importance)基于这个代码进行可视化分析给出完整代码

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 设置图形风格 plt.style.use('seaborn-v0_8-...

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 import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from scapy.layers.inet import IP, TCP, UDP, ICMP from scapy.layers.dns import DNS, DNSRR from datetime import datetime import time from sklearn.decomposition import PCA # 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 # ====================== # 文件选择对话框 # ====================== def select_files(): """创建文件选择对话框""" root = tk.Tk() root.withdraw() # 隐藏主窗口 # 选择PCAP文件 pcap_path = filedialog.askopenfilename( title="选择PCAP文件", filetypes=[("PCAP文件", "*.pcap"), ("PCAPNG文件", "*.pcapng"), ("所有文件", "*.*")] ) if not pcap_path: print("未选择PCAP文件，程序退出") sys.exit(0) # 选择输出目录 output_dir = filedialog.askdirectory(title="选择结果保存位置") if not output_dir: print("未选择输出目录，程序退出") sys.exit(0) return pcap_path, output_dir # ====================== # 1. PCAP文件解析与流重组 # ====================== print("请选择PCAP文件和输出位置...") pcap_path, output_dir = select_files() print(f"解析文件: {pcap_path}") print(f"保存位置: {output_dir}") # 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(pcap_path) 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 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 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 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 not features: # 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) feature_matrix = np.array(features) print(f"提取了 {len(features)} 个有效流的 {len(feature_names)} 维特征") # ====================== # 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) elbow_path = os.path.join(output_dir, 'elbow_method.png') plt.savefig(elbow_path, dpi=300) plt.close() print(f"肘部法则图已保存为 {elbow_path}") # 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 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, '包数量': feature_matrix[:, 0], '总字节数': feature_matrix[:, 1] }) # 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) # 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 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) # 只保留需要的列 required_columns = ['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'] result_df = result_df[required_columns] # 生成结果文件名（带时间戳） timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_filename = f'cluster_result_{timestamp}.csv' output_path = os.path.join(output_dir, output_filename) try: result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf_8_sig') print(f"聚类结果已保存为 {output_path}") except Exception as e: print(f"保存结果文件失败: {str(e)}") # 尝试临时目录作为备选 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（使用聚类标签列） if '聚类标签' in result_df.columns: cluster_stats = result_df.groupby('聚类标签').agg({ '包数量': 'mean', '总字节数': 'mean' }).rename(columns={ '包数量': '平均包数量', '总字节数': '平均总字节数' }) print("\n各用户簇流量特征统计:") print(cluster_stats.round(2)) else: print("警告：结果中缺少聚类标签列，无法进行簇统计") # 使用PCA降维可视化 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) # 可视化文件保存到输出目录 vis_filename = f'cluster_visualization_{timestamp}.png' vis_path = os.path.join(output_dir, vis_filename) plt.savefig(vis_path, dpi=300) plt.close() print(f"聚类可视化图已保存为 {vis_path}") # 最终输出 print("\n聚类完成! 结果文件已保存:") print(f"- {elbow_path}: 肘部法则图") print(f"- {output_path}: 详细聚类结果") print(f"- {vis_path}: 聚类可视化") 根据这段程序画出pcap分包流程

我们被要求根据提供的Python代码绘制PCAP文件分包处理流程图。但是，用户并没有提供具体的Python代码。因此，我们需要根据引用内容中提到的PCAP文件处理相关函数和流程来构建一个典型的处理流程。 根据引用[2]中...

import pandas as pd import re import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import adjusted_rand_score, normalized_mutual_info_score, v_measure_score import os # --------------------- 1. 数据读取 --------------------- try: df = pd.read_csv(r'C:\Users\陈梓沂的小伙伴\Desktop\自然语言处理\自然语言处理\课设\文本聚类\news.csv') df.columns = ['text', 'category'] except FileNotFoundError: raise FileNotFoundError("错误：数据文件不存在，请检查路径是否正确！") except pd.errors.ParserError as e: raise RuntimeError(f"解析失败，请检查分隔符是否正确：{e}") except ValueError: raise ValueError("数据格式错误：至少需要两列（文本和类别）") # --------------------- 2. 文本预处理 --------------------- def preprocess_text(text): """文本清洗、分词、去停用词""" if not isinstance(text, str): return '' text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', text) words = jieba.cut(text, cut_all=False) try: with open(r'C:\Users\陈梓沂的小伙伴\Desktop\自然语言处理\自然语言处理\课设\文本聚类\stopword1.txt', 'r', encoding='utf-8-sig') as f: stopwords = {line.strip() for line in f if line.strip()} except Exception: stopwords = {'的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人'} return ' '.join([word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]) df['clean_text'] = df['text'].apply(preprocess_text) # --------------------- 3. 特征提取与聚类 --------------------- X = TfidfVectorizer(max_features=1000).fit_transform(df['clean_text']) df['cluster'] = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10).fit_predict(X) # --------------------- 4. 结果保存 --------------------- df[['text', 'category', 'cluster']].to_csv( r'C:\Users\陈梓沂的小伙伴\Desktop\自然语言处理\自然语言处理\课设\文本聚类\news_clustered.csv', index=False, encoding='utf-8-sig' ) # --------------------- 5. 模型评估 --------------------- df['category'] = pd.Categorical(df['category']).codes metrics = { 'ARI（调整兰德系数）': adjusted_rand_score(df['category'], df['cluster']), 'NMI（标准化互信息）': normalized_mutual_info_score(df['category'], df['cluster']), 'V-measure': v_measure_score(df['category'], df['cluster']) } print("\n--- 模型评估结果 ---") for name, value in metrics.items(): print(f"{name}：{value:.4f}") 将百分之二十作为测试集，百分之八十作为训练集，然后将代码准确率提高，增强模型性能

from sklearn.decomposition import TruncatedSVD from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import Normalizer # --------------------- 1. 数据读取与预处理 --------------------...

# -*- coding: utf-8 -*- #Z为计算得到的十二个指标数据以.npy文件保存读取出来的结果 #对得到的Z进行空值处理 #判断指标之间是否存在较强的相关性 #进行标准化处理标准化 #进行主成分分析处理 #构建多元线性回归模型 #非线性神经网络模型构建任务定价模型 #根据上面的模型计算成本增加额R1和任务完成增加量R2 def return_values(): #根据计算出指标Z，以及构建的定价模型重新对任务重新定价 import pandas as pd #导入pandas库 import numpy as np #导入nmypy库 import math #导入数学函数模 import fun #导入定义的函数 A=pd.read_excel('附件一：已结束项目任务数据.xls') Z=np.load('Z.npy') return(R1,R2)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(df_filled) df_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=df_filled.columns) 主成分...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.decomposition import PCA # 1. 数据加载与预处理 def load_and_preprocess_data(): # 读取表单1：文物基本信息 df_info = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单1', header=0) df_info = df_info.iloc[1:] # 跳过标题行 df_info = df_info.rename(columns={'文物编号': '文物编号', '表面风化': '表面风化'}) df_info['文物编号'] = df_info['文物编号'].astype(int) # 读取表单2：已分类文物化学成分 df_train = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单2', header=0) df_train = df_train.iloc[1:] # 跳过标题行 # 提取文物编号（处理'部位'信息） df_train['文物编号'] = df_train['文物采样点'].apply( lambda x: int(x.split(':')[0]) if isinstance(x, str) and ':' in x else x ) df_train['文物编号'] = pd.to_numeric(df_train['文物编号'], errors='coerce') # 关联表单1获取风化信息 df_train = pd.merge(df_train, df_info[['文物编号', '表面风化']], on='文物编号', how='left') # 读取表单3：未知文物化学成分 df_test = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单3', header=0) df_test = df_test.iloc[1:] # 跳过标题行 # 特征列（14种化学成分） features = [ '二氧化硅(SiO2)', '氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)', '氧化钙(CaO)', '氧化镁(MgO)', '氧化铝(Al2O3)', '氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)', '氧化铅(PbO)', '氧化钡(BaO)', '五氧化二磷(P2O5)', '氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)', '二氧化硫(SO2)' ] # 转换数据类型 for col in features: df_train[col] = pd.to_numeric(df_train[col], errors='coerce') df_test[col] = pd.to_numeric(df_test[col], errors='coerce') return df_train, df_test, features # 2. 按风化状态分组训练和预测 def train_and_predict_by_weathering(df_train, df_test, features): # 划分训练集：无风化和风化 train_unweathered = df_train[df_train['表面风化'] == '无风化'] train_weathered = df_train[df_train['表面风化'] == '风化'] if len(train_unweathered) == 0: raise ValueError("无风化训练数据为空，请检查数据集！") if len(train_weathered) == 0: raise ValueError("风化训练数据为空，请检查数据集！") # 划分测试集：无风化和风化 test_unweathered = df_test[df_test['表面风化'] == '无风化'] test_weathered = df_test[df_test['表面风化'] == '风化'] # 训练无风化模型 rf_unweathered = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=42, oob_score=True) rf_unweathered.fit(train_unweathered[features], train_unweathered['类型']) # 训练风化模型 rf_weathered = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=42, oob_score=True) rf_weathered.fit(train_weathered[features], train_weathered['类型']) # 预测无风化测试样本 if not test_unweathered.empty: unweathered_pred = rf_unweathered.predict(test_unweathered[features]) unweathered_proba = rf_unweathered.predict_proba(test_unweathered[features]) else: unweathered_pred = np.array([]) unweathered_proba = np.array([]) # 预测风化测试样本 if not test_weathered.empty: weathered_pred = rf_weathered.predict(test_weathered[features]) weathered_proba = rf_weathered.predict_proba(test_weathered[features]) else: weathered_pred = np.array([]) weathered_proba = np.array([]) # 整合结果 results = [] for i, row in test_unweathered.iterrows(): if row['文物编号'] in df_train['文物编号'].values: continue # 跳过已在训练集中的文物 if i < len(unweathered_pred): pred_type = '高钾' if unweathered_pred[i] == '高钾' else '铅钡' results.append({ '文物编号': int(row['文物编号']), '表面风化': '无风化', '预测类型': pred_type, '高钾概率': unweathered_proba[i][0], '铅钡概率': unweathered_proba[i][1], '模型': '无风化模型' }) for i, row in test_weathered.iterrows(): if row['文物编号'] in df_train['文物编号'].values: continue # 跳过已在训练集中的文物 if i < len(weathered_pred): pred_type = '高钾' if weathered_pred[i] == '高钾' else '铅钡' results.append({ '文物编号': int(row['文物编号']), '表面风化': '风化', '预测类型': pred_type, '高钾概率': weathered_proba[i][0], '铅钡概率': weathered_proba[i][1], '模型': '风化模型' }) return pd.DataFrame(results), rf_unweathered, rf_weathered # 3. 结果可视化 def visualize_results(df_train, df_test, results, features, rf_unweathered, rf_weathered): plt.figure(figsize=(14, 10)) # 3.1 训练数据分布 plt.subplot(2, 2, 1) for weathering, marker in zip(['无风化', '风化'], ['o', 's']): for glass_type, color in zip(['高钾', '铅钡'], ['blue', 'red']): subset = df_train[(df_train['表面风化'] == weathering) & (df_train['类型'] == glass_type)] if not subset.empty: plt.scatter( subset[features[8]], # PbO subset[features[2]], # K2O label=f'{weathering}-{glass_type}', marker=marker, c=color, s=80, alpha=0.7 ) plt.xlabel('氧化铅(PbO)含量', fontsize=12) plt.ylabel('氧化钾(K2O)含量', fontsize=12) plt.title('训练数据化学成分分布', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 3.2 测试数据预测结果 plt.subplot(2, 2, 2) for _, row in results.iterrows(): color = 'blue' if row['预测类型'] == '高钾' else 'red' marker = 'o' if row['表面风化'] == '无风化' else 's' plt.scatter( row['铅钡概率'], row['高钾概率'], label=row['文物编号'], marker=marker, c=color, s=120, edgecolor='black' ) plt.annotate( row['文物编号'], (row['铅钡概率'] + 0.02, row['高钾概率'] + 0.02), fontsize=10 ) plt.plot([0, 1], [1, 0], 'k--', alpha=0.3) plt.xlabel('铅钡玻璃概率', fontsize=12) plt.ylabel('高钾玻璃概率', fontsize=12) plt.title('测试样本分类概率', fontsize=14) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 3.3 特征重要性比较 plt.subplot(2, 2, 3) importance_unweathered = rf_unweathered.feature_importances_ importance_weathered = rf_weathered.feature_importances_ width = 0.35 x = np.arange(len(features)) plt.bar(x - width/2, importance_unweathered, width, label='无风化模型') plt.bar(x + width/2, importance_weathered, width, label='风化模型') plt.xticks(x, [f[:4] for f in features], rotation=45, ha='right') plt.xlabel('化学成分', fontsize=12) plt.ylabel('特征重要性', fontsize=12) plt.title('不同风化状态下特征重要性对比', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) # 3.4 PCA降维可视化 plt.subplot(2, 2, 4) pca = PCA(n_components=2) # 合并训练数据 X_train = pd.concat([ df_train[df_train['表面风化'] == '无风化'][features], df_train[df_train['表面风化'] == '风化'][features] ]) X_pca = pca.fit_transform(X_train) # 绘制训练数据 for glass_type, color, marker in zip(['高钾', '铅钡'], ['blue', 'red'], ['o', 's']): subset_idx = df_train['类型'] == glass_type plt.scatter( X_pca[subset_idx, 0], X_pca[subset_idx, 1], c=color, marker=marker, alpha=0.6, label=f'训练集({glass_type})' ) # 绘制测试数据 for _, row in results.iterrows(): test_data = df_test[df_test['文物编号'] == row['文物编号']][features].values if len(test_data) > 0: test_pca = pca.transform(test_data) color = 'green' if row['预测类型'] == '高钾' else 'purple' marker = '^' if row['表面风化'] == '无风化' else 'd' plt.scatter( test_pca[0, 0], test_pca[0, 1], c=color, marker=marker, s=150, edgecolor='black', label=f"预测-{row['预测类型']}" ) plt.annotate( row['文物编号'], (test_pca[0, 0] + 0.1, test_pca[0, 1] + 0.1), fontsize=10 ) plt.xlabel('主成分1', fontsize=12) plt.ylabel('主成分2', fontsize=12) plt.title('PCA降维可视化', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig('weathering_specific_classification.png', dpi=300) plt.show() # 主函数 def main(): # 加载并预处理数据 df_train, df_test, features = load_and_preprocess_data() # 处理数据中的异常值和缺失值 df_train = df_train.dropna(subset=['表面风化', '类型']) df_test = df_test.dropna(subset=['表面风化']) # 训练模型并预测 results, rf_unweathered, rf_weathered = train_and_predict_by_weathering(df_train, df_test, features) # 打印结果 print("="*50) print("未知玻璃文物分类结果：") print("="*50) print(results[['文物编号', '表面风化', '预测类型', '高钾概率', '铅钡概率', '模型']]) print("="*50) # 模型评估 print("模型性能评估：") print(f"无风化模型OOB分数: {rf_unweathered.oob_score_:.4f}") print(f"风化模型OOB分数: {rf_weathered.oob_score_:.4f}") # 可视化结果 visualize_results(df_train, df_test, results, features, rf_unweathered, rf_weathered) # 保存结果 results.to_csv('weathering_specific_results.csv', index=False) print("结果已保存到 weathering_specific_results.csv") if __name__ == "__main__": try: main() except Exception as e: print(f"程序执行出错：{e}")修改代码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df_train['weathering_encoded'] = le.fit_transform(df_train['表面风化']) # 0:无风化, 1:风化 # 训练一个随机森林分类器预测风化状态 ...

LDA（Latent Dirichlet allocation）是一种常用的主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。它是一种无监督学习算法，在训练时仅需要输入文档集并给定主题数量。这一模型目前在文本挖掘，包括文本主题识别、文本分类以及文本相似度计算方面均有应用。请利用week.csv提供的广州八大热门糖水店的评论数据，进一步对评论文本（即cus_comment）进行话题识别与分析。注意，本周使用了两类方法来实现lda(sklearn和gensim)，本次作业选自己喜欢的来实现即可。 1. 文档预处理。 一般来讲，LDA在评论等短文本上的效果并不理想，且多数情况下，我们希望给话题赋予时间含义，以讨论其“波动性”。因此，往往先需要按时间进行文档的生成，比如，将某一店铺的评论按年进行合并，即将某店铺某年发布的所有评论视为一个文档。请实现一个模块，其中包含一个或多个函数，其能够读取该数据集并将之分店铺（共8家店铺，可根据shopID进行区分）处理以天（或其他时间单位）为单位的文档集合。 2. 文本的特征表示。 实现一个模块，通过一个或多个函数，将每个文档转变为词频特征表示，以形成文档-词语的词频矩阵，可以选择使用sklearn中的CountVectorizer和TfidfVectorizer两种方式。也可以使用gensim中的dictionary.doc2bow等。 3. 文本的话题分析。 实现一个模块，通过一个或多个函数，借助sklearn.decomposition中的LatentDirichletAllocation构建主题模型（话题数目可以自主指定），并对发现的主题进行分析（每个主题对应的词语可利用model.components_来查看，每篇文档的主题概率分布可通过model.transform来查看）。也可以参考demo里的ldav.py，用gensim进行LDA分析，并进行可视化。 4. 序列化保存。 利用pickle或json对所得到的lda模型、对应的词频矩阵、以及特征表示等进行序列化保存。 5. （附加题）根据困惑度选取最优话题数。 任务3中的超参数k（即话题的数目）变化时，评价LDA模型的一个指标即困惑度（lda.perplexity）会随之波动，尝试绘制困惑度随话题数目k变化的曲线，找到较优的k。 6. （附加题）话题分布的时间趋势分析。 根据评论文档的时间信息，观察特定话题随着时间的变化趋势，即分析某一话题在不同时间段内的出现频率或权重，以便了解该话题在不同时期内的热度变化。 参考材料： 1. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html 2. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 3. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation.html 4. https://radimrehurek.com/gensim/apiref.html#api-reference

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation lda_model_sklearn = LatentDirichletAllocation(n_components=8, random_state=42, max_iter=10) lda_output_sklearn = lda_model_sklearn.fit_...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.decomposition import PCA # 1. 数据加载与预处理 - 修正文物编号处理 def load_and_preprocess_data(): # 读取表单1：文物基本信息 df_info = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单1', header=0) df_info = df_info.iloc[1:] # 跳过标题行 df_info['文物编号'] = df_info['文物编号'].astype(int) # 读取表单2：已分类文物化学成分 df_train = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单2', header=0) df_train = df_train.iloc[1:] # 跳过标题行 # 提取文物编号 - 修正处理逻辑 def extract_id(x): if isinstance(x, str): if '部位' in x: return int(x.split('部位')[0]) # 提取数字部分 elif '风化点' in x: return int(x.split('风')[0]) # 提取数字部分 return int(x) df_train['文物编号'] = df_train['文物采样点'].apply(extract_id) # 关联表单1获取风化信息 df_train = pd.merge(df_train, df_info[['文物编号', '表面风化']], on='文物编号', how='left') # 读取表单3：未知文物化学成分 df_test = pd.read_excel('2022-C题-附件-CLR变换后.xlsx', sheet_name='表单3', header=0) df_test = df_test.iloc[1:] # 跳过标题行 df_test['文物编号'] = df_test['文物编号'].str.extract('(\d+)').astype(int) # 提取数字编号 # 特征列（14种化学成分） features = [ '二氧化硅(SiO2)', '氧化钠(Na2O)', '氧化钾(K2O)', '氧化钙(CaO)', '氧化镁(MgO)', '氧化铝(Al2O3)', '氧化铁(Fe2O3)', '氧化铜(CuO)', '氧化铅(PbO)', '氧化钡(BaO)', '五氧化二磷(P2O5)', '氧化锶(SrO)', '氧化锡(SnO2)', '二氧化硫(SO2)' ] # 转换数据类型 for col in features: df_train[col] = pd.to_numeric(df_train[col], errors='coerce') df_test[col] = pd.to_numeric(df_test[col], errors='coerce') return df_train, df_test, features # 2. 按风化状态分组训练和预测 - 添加数据过滤 def train_and_predict_by_weathering(df_train, df_test, features): # 仅保留有效数据（成分比例和85-105%） df_train = df_train.dropna(subset=features) df_test = df_test.dropna(subset=features) # 划分训练集：无风化和风化 train_unweathered = df_train[df_train['表面风化'] == '无风化'] train_weathered = df_train[df_train['表面风化'] == '风化'] # 划分测试集：无风化和风化 test_unweathered = df_test[df_test['表面风化'] == '无风化'] test_weathered = df_test[df_test['表面风化'] == '风化'] # 训练无风化模型 rf_unweathered = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=42, oob_score=True) rf_unweathered.fit(train_unweathered[features], train_unweathered['类型']) # 训练风化模型 rf_weathered = RandomForestClassifier(n_estimators=200, random_state=42, oob_score=True) rf_weathered.fit(train_weathered[features], train_weathered['类型']) # 预测无风化测试样本 if not test_unweathered.empty: unweathered_pred = rf_unweathered.predict(test_unweathered[features]) unweathered_proba = rf_unweathered.predict_proba(test_unweathered[features]) else: unweathered_pred = [] unweathered_proba = [] # 预测风化测试样本 if not test_weathered.empty: weathered_pred = rf_weathered.predict(test_weathered[features]) weathered_proba = rf_weathered.predict_proba(test_weathered[features]) else: weathered_pred = [] weathered_proba = [] # 整合结果 results = [] for i, row in test_unweathered.iterrows(): idx = list(test_unweathered['文物编号']).index(row['文物编号']) results.append({ '文物编号': row['文物编号'], '表面风化': '无风化', '预测类型': unweathered_pred[idx], '高钾概率': unweathered_proba[idx][0], '铅钡概率': unweathered_proba[idx][1], '模型': '无风化模型' }) for i, row in test_weathered.iterrows(): idx = list(test_weathered['文物编号']).index(row['文物编号']) results.append({ '文物编号': row['文物编号'], '表面风化': '风化', '预测类型': weathered_pred[idx], '高钾概率': weathered_proba[idx][0], '铅钡概率': weathered_proba[idx][1], '模型': '风化模型' }) return pd.DataFrame(results), rf_unweathered, rf_weathered # 3. 结果可视化 - 优化可视化 def visualize_results(df_train, df_test, results, features): plt.figure(figsize=(16, 12)) # 3.1 训练数据分布 plt.subplot(2, 2, 1) markers = {'无风化': 'o', '风化': 's'} colors = {'高钾': 'blue', '铅钡': 'red'} for weathering in ['无风化', '风化']: for glass_type in ['高钾', '铅钡']: subset = df_train[(df_train['表面风化'] == weathering) & (df_train['类型'] == glass_type)] if not subset.empty: plt.scatter( subset[features[8]], # PbO subset[features[2]], # K2O label=f'{weathering}-{glass_type}', marker=markers[weathering], c=colors[glass_type], s=80, alpha=0.7 ) # 添加测试样本 for _, row in results.iterrows(): plt.scatter( df_test[df_test['文物编号'] == row['文物编号']][features[8]].values[0], df_test[df_test['文物编号'] == row['文物编号']][features[2]].values[0], marker='*' if row['表面风化'] == '无风化' else 'X', s=200, c='green' if row['预测类型'] == '高钾' else 'purple', edgecolor='black', label=f"测试-{row['文物编号']}" ) plt.xlabel('氧化铅(PbO)含量', fontsize=12) plt.ylabel('氧化钾(K2O)含量', fontsize=12) plt.title('玻璃文物化学成分分布', fontsize=14) plt.legend(ncol=2) plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) # 3.2 特征重要性 plt.subplot(2, 2, 2) importance_unweathered = rf_unweathered.feature_importances_ importance_weathered = rf_weathered.feature_importances_ width = 0.35 x = np.arange(len(features)) plt.bar(x - width/2, importance_unweathered, width, label='无风化模型', alpha=0.8) plt.bar(x + width/2, importance_weathered, width, label='风化模型', alpha=0.8) plt.xticks(x, [f.split('(')[0][:4] for f in features], rotation=45, ha='right') plt.xlabel('化学成分', fontsize=12) plt.ylabel('特征重要性', fontsize=12) plt.title('不同风化状态下特征重要性对比', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) # 3.3 PCA降维可视化 plt.subplot(2, 1, 2) pca = PCA(n_components=2) # 合并所有数据 all_data = pd.concat([df_train, df_test], axis=0) X_pca = pca.fit_transform(all_data[features]) # 训练数据可视化 train_mask = all_data.index.isin(df_train.index) plt.scatter( X_pca[train_mask, 0], X_pca[train_mask, 1], c=all_data.loc[train_mask, '类型'].map(colors), marker='o', alpha=0.6, label='训练数据' ) # 测试数据可视化 test_mask = all_data.index.isin(df_test.index) for i in np.where(test_mask)[0]: row = all_data.iloc[i] result_row = results[results['文物编号'] == row['文物编号']].iloc[0] plt.scatter( X_pca[i, 0], X_pca[i, 1], marker='*' if row['表面风化'] == '无风化' else 'X', s=200, c='green' if result_row['预测类型'] == '高钾' else 'purple', edgecolor='black', label=f"测试-{row['文物编号']}" ) plt.annotate( row['文物编号'], (X_pca[i, 0] + 0.1, X_pca[i, 1] + 0.1), fontsize=10, fontweight='bold' ) plt.xlabel('主成分1 (解释方差: {:.1f}%)'.format(pca.explained_variance_ratio_[0]*100), fontsize=12) plt.ylabel('主成分2 (解释方差: {:.1f}%)'.format(pca.explained_variance_ratio_[1]*100), fontsize=12) plt.title('玻璃文物化学成分PCA降维', fontsize=14) plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7) plt.tight_layout() plt.savefig('glass_classification_results.png', dpi=300) plt.show() # 主函数 def main(): # 加载并预处理数据 df_train, df_test, features = load_and_preprocess_data() # 训练模型并预测 results, rf_unweathered, rf_weathered = train_and_predict_by_weathering(df_train, df_test, features) # 打印结果 print("="*60) print("未知玻璃文物分类结果：") print("="*60) print(results[['文物编号', '表面风化', '预测类型', '高钾概率', '铅钡概率', '模型']]) print("="*60) # 模型评估 print("模型性能评估：") print(f"无风化模型OOB分数: {rf_unweathered.oob_score_:.4f}") print(f"风化模型OOB分数: {rf_weathered.oob_score_:.4f}") # 可视化结果 visualize_results(df_train, df_test, results, features) # 保存结果 results.to_csv('glass_classification_results.csv', index=False) print("结果已保存到 glass_classification_results.csv") if __name__ == "__main__": main()针对于问题三对于未风化的训练样本通过随机森林算法进行训练，对测试样本进行预测； 训练集：以问题2中有标签的预处理后的无风化样本为训练集训练随机森林模型； 测试集：以这4个无风化的未知文物为测试集, 对于风化的训练样本通过随机森林算法进行训练，对测试样本进行预测； 训练集：以问题2中有标签的预处理后的风化样本为训练集训练随机森林模型， 测试集：以4个风化的未知文物为测试集错误为NameError: name 'rf_unweathered' is not defined 给出修改后代码并且注释以及给出求解思路

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import re # 1. 数据加载与预处理 - 修正文物编号处理 def load_and_preprocess_data(): """加载并预处理数据，解决文物...
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