python实现二分k-means,并查看每个类别的样本数目
时间: 2024-05-08 19:19:59 浏览: 10
好的,我明白了。针对你的问题,二分 K-Means 实现起来比普通的 K-Means 略微复杂一点,但是主要思想是相同的。下面是一种 Python 代码实现二分 K-Means 并查看每个类别的样本数量的方法:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
def binary_kmeans(data, k):
clusters = [data]
for i in range(k - 1):
largest_cluster_index = 0
largest_cluster_size = 0
for j, cluster in enumerate(clusters):
if len(cluster) > largest_cluster_size:
largest_cluster_size = len(cluster)
largest_cluster_index = j
largest_cluster = clusters[largest_cluster_index]
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(largest_cluster)
cluster_1 = largest_cluster[kmeans.labels_ == 0]
cluster_2 = largest_cluster[kmeans.labels_ == 1]
clusters.pop(largest_cluster_index)
clusters.append(cluster_1)
clusters.append(cluster_2)
return clusters
# 加载数据并运行二分 k-means
data = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
clusters = binary_kmeans(data, 2)
# 打印每个类别的样本数量
for i, cluster in enumerate(clusters):
print("Cluster ", i + 1, " size = ", len(cluster))
```
在上面的代码中,我们先定义了函数 `binary_kmeans()`,它接收两个参数:一个包含数据点的列表和所需的簇数。该函数首先将整个数据集作为一个簇,并将其添加到一个名为 `clusters` 的列表中。接着,函数进入一个循环,该循环将进行 k 次迭代,每次将最大的簇分成两个更小的簇。最后,函数返回一个包含所有簇的列表。
在上面的示例中,我们将数据集传递给 `binary_kmeans()` 函数,并要求将数据划分为两个簇。然后,我们遍历 `clusters` 列表并打印每个簇中的样本数量。
希望这可以回答你的问题,如果你还有其他问题,请继续提问。
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