def findClosestCentroids(X, centroids):
时间: 2023-11-15 15:05:18 浏览: 26
该函数是 K-Means 算法的一部分,用于寻找每个样本点最近的质心(centroid)。具体来说,它接收两个参数:
- X: 形状为(m, n)的矩阵,表示m个n维样本点;
- centroids: 形状为(k, n)的矩阵,表示k个n维质心。
函数的返回值是一个长度为m的向量idx,其中的第i个元素表示第i个样本点最近的质心的下标(从0开始)。
算法的实现非常简单,即对于每个样本点,计算它与所有质心的距离,然后选择最近的质心。这可以使用矩阵运算来实现,如下所示:
```python
import numpy as np
def findClosestCentroids(X, centroids):
m = X.shape[0]
k = centroids.shape[0]
idx = np.zeros(m, dtype=int)
for i in range(m):
distances = np.sum((X[i] - centroids) ** 2, axis=1)
idx[i] = np.argmin(distances)
return idx
```
其中,np.sum((X[i] - centroids) ** 2, axis=1)用于计算每个样本点到所有质心的距离平方和,np.argmin(distances)用于找到最小距离的下标。
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def findClosestCentroids(X, centroids): #定义函数findClosestCentroids """ Returns the closest centroids in idx for a dataset X where each row is a single example. """ K = centroids.shape[0] #获得数组centroids的行数并赋值给K idx = np.zeros((X.shape[0],1)) #定义idx为X.shape[0]行1列的零数组 temp = np.zeros((centroids.shape[0],1)) #定义temp为centroids.shape[0]行1列的数组 for i in range(X.shape[0]): #i遍历循环X.shape[0] for j in range(K): #j遍历循环K dist = X[i,:] - centroids[j,:] # length = np.sum(dist**2) temp[j] = length idx[i] = np.argmin(temp)+1 return idx 给这段代码注释
# 定义函数findClosestCentroids,它接受两个参数:数据集X和聚类中心centroids
# 函数的作用是为数据集中的每个样本找到距离它最近的聚类中心,并将其对应的聚类中心下标存储在idx中
# 获取聚类中心的数量K
K = centroids.shape[0]
# 初始化idx为X.shape[0]行1列的零数组
idx = np.zeros((X.shape[0],1))
# 初始化temp为centroids.shape[0]行1列的数组
temp = np.zeros((centroids.shape[0],1))
# 遍历数据集X中的每个样本
for i in range(X.shape[0]):
# 遍历每个聚类中心
for j in range(K):
# 计算当前样本到聚类中心的距离
dist = X[i,:] - centroids[j,:]
# 将距离的平方和存储在temp数组中
length = np.sum(dist**2)
temp[j] = length
# 找到距离当前样本最近的聚类中心下标,并将其加1存储在idx中
idx[i] = np.argmin(temp)+1
# 返回存储聚类中心下标的idx
return idx
def plotKmeans(X, centroids, idx, K, num_iters):
这个函数是用来绘制 K-means 算法的聚类结果的。具体来说,它会将数据点按照聚类结果分成不同的颜色并绘制在二维平面上,同时还会将每个聚类的中心点用特殊的标记绘制出来。
下面是这个函数的详细参数说明:
- X:一个形状为 (m, 2) 的数组,其中每一行表示一个二维数据点;
- centroids:一个形状为 (K, 2) 的数组,其中每一行表示一个聚类中心;
- idx:一个形状为 (m,) 的数组,其中每个元素表示对应数据点所属的聚类编号;
- K:整数,表示聚类的数量;
- num_iters:整数,表示运行 K-means 算法的迭代次数。
下面是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些随机数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 2)
# 运行 K-means 算法
K = 3
max_iters = 10
centroids, idx, J_history = kmeans(X, K, max_iters)
# 绘制聚类结果
plotKmeans(X, centroids, idx, K, max_iters)
plt.show()
```
这段代码会生成一个包含 100 个随机数据点的二维数组,并运行 K-means 算法将它们分成 3 类。最后,它会调用 `plotKmeans` 函数绘制聚类结果。