用W-k-means为我写一段代码,minist数据集,聚成10类
时间: 2023-12-14 17:39:50 浏览: 35
好的,以下是使用 W-k-means 算法对 minist 数据集进行聚类的 Python 代码:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 加载 mnist 数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data')
# 定义 W-k-means 算法参数
k = 10 # 聚类数
max_iterations = 100 # 最大迭代次数
batch_size = 1000 # 批量大小
w = 0.1 # 权重参数
# 定义输入数据占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
# 初始化聚类中心
initial_centers = tf.random_normal([k, 784])
centers = tf.Variable(initial_centers)
# 计算每个样本与聚类中心的距离
distance = tf.reduce_sum(tf.square(tf.expand_dims(x, axis=1) - centers), axis=2)
# 根据距离计算样本与聚类中心的权重
weights = 1.0 / (distance + w)
# 对权重进行归一化
weights_sum = tf.reduce_sum(weights, axis=0)
normalized_weights = weights / weights_sum
# 计算新的聚类中心
new_centers = tf.reduce_sum(tf.expand_dims(normalized_weights, axis=-1) * tf.expand_dims(x, axis=1), axis=0)
# 更新聚类中心
update_centers = tf.assign(centers, new_centers)
# 初始化 TensorFlow 会话
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 迭代训练
for i in range(max_iterations):
batch_xs, _ = mnist.train.next_batch(batch_size)
_, centers_val = sess.run([update_centers, centers], feed_dict={x: batch_xs})
# 获得聚类结果
test_x, test_y = mnist.test.images, mnist.test.labels
distance_val = sess.run(distance, feed_dict={x: test_x})
cluster_labels = np.argmin(distance_val, axis=1)
# 输出每个聚类的样本数量
for i in range(k):
print('Cluster %d: %d samples' % (i, np.sum(cluster_labels == i)))
```
该代码使用 TensorFlow 实现了 W-k-means 算法,其中包括初始化聚类中心、计算样本与聚类中心的距离、计算样本与聚类中心的权重、更新聚类中心等步骤。最后,根据距离计算出每个样本所属的聚类,并输出每个聚类的样本数量。
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