吴裕雄 python 机器学习——聚类

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs

def create_data(centers,num=100,std=0.7):
    '''
    生成用于聚类的数据集

    :param centers: 聚类的中心点组成的数组。如果中心点是二维的，则产生的每个样本都是二维的。
    :param num: 样本数
    :param std: 每个簇中样本的标准差
    :return: 用于聚类的数据集。是一个元组，第一个元素为样本集，第二个元素为样本集的真实簇分类标记
    '''
    X, labels_true = make_blobs(n_samples=num, centers=centers, cluster_std=std)
    return  X,labels_true

# 用于产生聚类的中心点
centers=[[1,1],[2,2],[1,2],[10,20]] 
# 产生用于聚类的数据集
X,labels_true=create_data(centers,1000,0.5)
# X,labels_true = create_data(centers,num=100,std=0.7)
# print(X,labels_true)
print(len(X))
print(len(labels_true))

def plot_data(*data):
    '''
    绘制用于聚类的数据集
    '''
    X,labels_true=data
    labels=np.unique(labels_true)
    fig=plt.figure()
    ax=fig.add_subplot(1,1,1)
    # 每个簇的样本标记不同的颜色
    colors='rgbyckm' 
    for i,label in enumerate(labels):
        position=labels_true==label
        ax.scatter(X[position,0],X[position,1],label="cluster %d"%label,color=colors[i%len(colors)])
    ax.legend(loc="best",framealpha=0.5)
    ax.set_xlabel("X[0]")
    ax.set_ylabel("Y[1]")
    ax.set_title("data")
    plt.show()
    
plot_data(X,labels_true) # 绘制用于聚类的数据集