k-means算法问题求解答

Question

使用Python实现基于k-means算法的人脸数据分类任务，通过scikit-learn加载数据集，进行特征标准化处理并构建回归模型，评估分类准确率及可视化决策边界。写一个完整代码，重点在于数据库的使用以及训练过程

Answer 1

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以下是基于k-means算法的人脸数据分类的Python代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.decomposition import PCA
# 加载人脸数据集
faces_dataset = fetch_olivetti_faces()
X = faces_dataset.data
y = faces_dataset.target
# 特征标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 使用PCA降维
pca = PCA(n_components=0.9, whiten=True)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
# 使用K-means算法进行分类
kmeans = KMeans(n_clusters=40)
kmeans.fit(X_pca)
y_pred = kmeans.labels_
# 评估分类准确率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("分类准确率: {:.2f}".format(accuracy))
# 可视化决策边界
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_pred, cmap='jet', s=10)
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.colorbar()
plt.show()

这段代码首先加载了olivetti_faces数据集，然后进行了特征标准化处理和PCA降维，接着使用K-means算法进行分类。最后评估了分类准确率并可视化了决策边界。希望对您有帮助！