粒kmeans聚类算法的代码

这是一个实现K-Means聚类算法的Python代码：

import numpy as np

def kmeans(X, k, max_iter=100):
    # X: 数据矩阵，每行代表一个样本
    # k: 聚类中心的数量
    # max_iter: 最大迭代次数
    
    n, d = X.shape     # 样本数量和特征数
    
    # 随机初始化聚类中心
    centroids = np.random.randn(k, d)
    
    for i in range(max_iter):
        # 计算每个样本到聚类中心的距离
        distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis, :] - centroids, axis=2)
        
        # 找出距离每个样本最近的聚类中心
        labels = np.argmin(distances, axis=1)
        
        # 更新聚类中心
        for j in range(k):
            centroids[j] = np.mean(X[labels==j], axis=0)
    
    return labels, centroids

其中，`X`是数据矩阵，每行代表一个样本；`k`是聚类中心的数量；`max_iter`是最大迭代次数。返回值为聚类结果的标签和聚类中心。

相关问题

生成kmeans聚类算法代码

KMeans聚类算法的原理是将数据点划分到指定的簇中，以便将相似的数据点分配到同一簇中，使其成为更大的簇。下面是使用Python实现KMeans聚类算法的代码：from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 设置KMeans参数
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)# 将数据输入模型
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[4, 2], [4, 4], [4, 0]])
kmeans.fit(data)# 生成聚类标签
labels = kmeans.predict(data)
print(labels)

kmeans聚类算法代码jupyter

K-means是一种常用的无监督机器学习算法，用于数据集的分群。下面是一个简单的Python KMeans聚类算法的Jupyter Notebook代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个二维数据集
X = np.random.rand(100, 2)  # 生成随机数据点

# 初始化KMeans模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 预测数据点所属的簇
labels = kmeans.labels_

# 绘制原始数据点和聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='red', label='Centroids')
plt.title('K-means Clustering')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend()
plt.show()

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