【问题描述】 设计与实现K-Means聚类与K-NN分类算法的基本输入与输出 【输入形式】 键盘输入 第1行：m（样本数）, n（特征维数）, s（类别数，K-Means算法该项为0） 接下来m行（每行n列）输入样本； 接下来1行输入n项特征的名称； 当是s>0，输入一行s项类别的名称； 输入K值 输入未知样本 【输出形式】 给出KNN分类的类别名称 【样例输入】 12 4 2 228 134 20 11 0 245 134 10 40 0 200 167 12 27 0 170 150 7 8 0 100 167 20 14 0 150 117 7 6 1 120 133 10 26 1 160 100 5 10 1 185 115 5 19 1 170 125 6 4 1 165 142 5 3 1 185 108 2 12 1 铜蓝蛋白 蓝色反应 吲哚乙酸 中性硫化物 阳性 阴性 1 100 117 7 2 【样例输出】 阴性

【输入形式】

键盘输入

第1行：m（样本数）, n（特征维数）, s（类别数，K-Means算法该项为0）

接下来m行（每行n列）输入样本；

接下来1行输入n项特征的名称；

当是s>0，输入一行s项类别的名称；

输入K值

输入未知样本

【输出形式】

给出KNN分类的类别名称

【样例输入】

12 4 2
228 134 20 11 0
245 134 10 40 0
200 167 12 27 0
170 150 7 8 0
100 167 20 14 0
150 117 7 6 1
120 133 10 26 1
160 100 5 10 1
185 115 5 19 1
170 125 6 4 1
165 142 5 3 1
185 108 2 12 1
铜蓝蛋白 蓝色反应 吲哚乙酸 中性硫化物
阳性 阴性
1
100 117 7 2

【样例输出】

阴性

相关问题

python实现k-means聚类算法

### 回答1：
K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成k个不同的簇。Python中可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means聚类算法。具体步骤如下：

1. 导入KMeans类和数据集

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

2. 生成数据集

X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)

3. 创建KMeans对象并进行拟合

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X)

4. 获取聚类结果

labels = kmeans.labels_

5. 可视化聚类结果

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, ], X[:, 1], c=labels)
plt.show()

以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤。

### 回答2：
K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它将n个样本分成k个簇，每个簇对应着一些数据点，使得同一簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇的数据点之间的相似度尽可能低。Python是一种广泛使用的编程语言，也是进行K-means聚类的好选择。

以下是Python实现K-means聚类算法的步骤：

1. 导入数据集：将要聚类的数据集导入，可以是csv文件或者Excel文件，也可以是Python中自带的sklearn.datasets等数据集模块中的数据集。

2. 选择K值：决定将数据分成几个簇。可以通过手肘法或者轮廓系数法找到最优的K值，手肘法就是将数据集按照K值分割成K个簇并计算每个簇的误差平方和，一般来说误差平方和随簇数量的增加而减小，随着簇数量增加，在某个点后，曲线的下降趋势会减缓。轮廓系数法可以直观地描述每个数据点与其所处簇的相似程度和不同簇的相似程度，即同一簇内的相似度高，与其他簇的相似度低。

3. 初始化聚类中心：从数据集中随机选择K个点作为聚类中心。

4. 簇分配：对于每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，将其分配到距离最近的簇中。

5. 聚类中心更新：重新计算每个簇的聚类中心，即将簇内所有数据点的坐标进行平均，得到新的聚类中心。

6. 重复步骤4-5，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

7. 输出簇：输出每个簇包含的数据点。

Python实现K-means聚类算法的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成数据集
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, random_state=42)

# 初始化KMeans聚类模型
model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X)

# 输出每个簇的聚类中心坐标
print("Cluster centers:", model.cluster_centers_)

# 输出每个数据点所属的簇
print("Cluster labels:", model.labels_)

以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤和示例代码。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求对算法进行改进和优化，使得聚类效果更加准确和高效。

### 回答3：
K-means聚类算法是机器学习中常用的无监督学习方法之一，可以将一组数据集划分为K个簇（cluster），簇与簇之间的差异最小。Python提供了很多库，如sklearn、scipy.cluster.vq、numpy等可以实现K-means聚类算法，这里以sklearn库为例进行讲解。

首先，需要导入sklearn库中的KMeans模块，代码如下：

from sklearn.cluster import KMeans

接着，需要确定K值，即簇的数量。可以通过手肘法（Elbow Method）来选择最优K值。手肘法是通过绘制不同K值对应的聚类误差值（即SSE，Sum of Squared Errors）与K值的折线图，确定最优的K值。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np

# 生成数据集
X = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(100, 2))

# 计算不同K值对应的SSE
K_range = range(1, 10)
sse = []
for k in K_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X)
    sse.append(sum(np.min(cdist(X, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / X.shape[0])  

# 绘制折线图
plt.plot(K_range, sse, 'bx-')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('SSE')
plt.title('Elbow Method For Optimal k')
plt.show()

在绘制的折线图中，选择拐点处的K值作为最优的簇数。

选择完簇数后，就可以利用KMeans模块进行聚类了。代码如下：

# 将数据集聚类为3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 绘制聚类结果图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='black', s=100, linewidths=3)
plt.title('K-means Clustering')
plt.show()

其中，kmeans.labels_为数据点所被聚到的簇的标号，kmeans.cluster_centers_为聚类中心。

以上就是利用Python实现K-means聚类算法的基本步骤，通过手肘法选择最优簇数，然后利用KMeans模块进行聚类，最后绘制聚类结果图。

8.3 k-means聚类算法的优缺点与推广

k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点彼此相似，而不同簇内的数据点则相异。这个算法的优缺点如下：

优点：
1. 算法简单易懂，容易实现；
2. 算法效率高，适用于大规模数据集；
3. 对于处理凸型、线性可分或者高维数据集效果较好。

缺点：
1. k值的选取需要先验知识或者试错，对结果影响较大；
2. 对于不同密度、尺寸、非凸形状的簇效果不佳；
3. 对于离群点和噪声比较敏感。

推广：
k-means聚类算法已经被广泛应用于图像压缩、文本分类、数据挖掘等领域。在实际应用中，可以通过改进算法来解决算法的缺点，例如：k-means++、Bisecting k-means、Spectral clustering等。此外，可以与其他算法结合使用，以达到更好的效果。相关问题如下：