dis[i][j] = euclidean_distance(data[i],centre[j])
时间: 2023-10-25 11:09:14 浏览: 38
这是一个计算欧几里得距离的公式,其中data[i]表示第i个数据点,centre[j]表示第j个聚类中心。它会计算data[i]和centre[j]之间的距离,并将结果保存在dis[i][j]中。这个公式通常用于K均值聚类算法中,用于计算每个数据点与聚类中心之间的距离,以便将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇中。
相关问题
cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)
cdist 是一个 SciPy 库中的函数,用于计算数据集中每个数据点与聚类中心之间的距离。其中,data 是一个二维数组,表示数据集;centers 是一个二维数组,表示聚类中心;metric 是一个可选参数,表示要使用的距离度量方法,默认为欧几里得距离(euclidean_distance)。返回值是一个二维数组,表示每个数据点与聚类中心之间的距离。
cdist(data, centers, metric=euclidean_distance),这行代码报这个错:axis 1 is out of bounds for array of dimension 1
这个错误通常是由于输入的 `data` 或 `centers` 参数的维度不正确引起的。`cdist` 函数的 `data` 和 `centers` 参数都应该是二维的数组。`data` 通常是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的数组,其中 `n_samples` 是样本数量,`n_features` 是每个样本的特征数量。`centers` 则通常是一个形状为 `(n_clusters, n_features)` 的数组,其中 `n_clusters` 是聚类的数量,`n_features` 是每个聚类中心的特征数量。
请检查一下你的输入数据 `data` 和 `centers` 是否符合上述要求,如果不符合,可以使用 `reshape` 函数将其变成正确的形状。如果数据仍然存在问题,请将你的代码和数据提供给我,我可以帮助你进一步调试。
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