@浙大疏锦行 python day 18.

内容：

• 昨天学习了聚类算法的一些基本内容，今天继续学习相关知识
• 分析簇的特征和相关含义（使用可视化来进行分析，也可以使用ai）

代码：

shap.initjs()
# 初始化 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(x1) # 这个计算耗时
shap_values.shape # 第一维是样本数，第二维是特征数，第三维是类别数shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], x1, plot_type="bar",show=False)  #  这里的show=False表示不直接显示图形,这样可以继续用plt来修改元素，不然就直接输出了
plt.title("SHAP Feature Importance (Bar Plot)")
plt.show()# 绘制簇0的分布图
import matplotlib.pyplot as plt# 总样本中的前四个重要性的特征分布图
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axes = axes.flatten()for i, feature in enumerate(selected_features):axes[i].hist(X_cluster0[feature], bins=20)axes[i].set_title(f'Histogram of {feature}')axes[i].set_xlabel(feature)axes[i].set_ylabel('Frequency')plt.tight_layout()
plt.show()
# 簇2
import matplotlib.pyplot as plt# 总样本中的前四个重要性的特征分布图
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
axes = axes.flatten()for i, feature in enumerate(selected_features):axes[i].hist(X_cluster2[feature], bins=20)axes[i].set_title(f'Histogram of {feature}')axes[i].set_xlabel(feature)axes[i].set_ylabel('Frequency')plt.tight_layout()
plt.show()