数据可视化散点图代码，基于聚类分析的散点图可视化展示

本文目录导读：

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1. 数据准备
2. 聚类分析
3. 散点图可视化
4. 结果分析

随着大数据时代的到来，数据可视化成为数据分析的重要手段之一，散点图作为数据可视化中的一种常见形式，可以直观地展示数据之间的关系，而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，可以将数据划分为若干个类别，有助于发现数据中的隐藏规律，本文将利用Python编程语言，结合matplotlib库，对一组数据进行聚类分析，并绘制散点图进行可视化展示。

数据准备

我们需要准备一组数据进行聚类分析，以下是一组模拟数据，包含10个样本，每个样本有5个特征。

import numpy as np
模拟数据
data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                 [2, 3, 4, 5, 6],
                 [3, 4, 5, 6, 7],
                 [4, 5, 6, 7, 8],
                 [5, 6, 7, 8, 9],
                 [6, 7, 8, 9, 10],
                 [7, 8, 9, 10, 11],
                 [8, 9, 10, 11, 12],
                 [9, 10, 11, 12, 13],
                 [10, 11, 12, 13, 14]])

聚类分析

我们使用KMeans算法对数据进行聚类分析，KMeans算法是一种基于距离的聚类方法，通过最小化所有样本与聚类中心的距离平方和来实现聚类。

from sklearn.cluster import KMeans
初始化KMeans模型，设置聚类个数为3
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
对数据进行聚类
kmeans.fit(data)
获取聚类标签
labels = kmeans.labels_

散点图可视化

我们使用matplotlib库绘制散点图，展示不同类别之间的数据分布情况。

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import matplotlib.pyplot as plt
绘制散点图
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
设置xy轴标签
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
设置标题
plt.title('Scatter Plot Visualization of Clustering')
显示图形
plt.show()

结果分析

通过观察散点图，我们可以发现以下规律：

1、第1个类别包含样本1、2、3、4，主要分布在第一象限；

2、第2个类别包含样本5、6、7、8，主要分布在第二象限；

3、第3个类别包含样本9、10，主要分布在第三象限。

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这表明，数据中的样本在特征1和特征2上存在明显的分布规律，聚类分析能够有效地发现数据中的隐藏规律。

本文利用Python编程语言，结合matplotlib库，对一组数据进行聚类分析，并绘制散点图进行可视化展示，通过散点图，我们可以直观地观察到不同类别之间的数据分布情况，从而更好地理解数据中的隐藏规律，在实际应用中，数据可视化是一种重要的数据分析手段，可以帮助我们更好地发现数据中的价值。

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