将样本数组iris中对应编号的数据赋值给质心结构体数组clusterCenter
时间: 2024-09-29 19:02:05 浏览: 9
在K-means聚类算法中,我们需要将样本点分配后的每个簇的质心(也就是聚类中心)存储起来。这里可以使用Python的`numpy`库来创建一个结构体数组,表示每个簇的质心。由于没有具体的代码示例,但可以描述一般的步骤:
1. 首先,运行`assign_clusters()`函数以确定每个样本点的聚类索引。
```python
cluster_indices = k_means(data, k, max_iterations)
```
2. 初始化一个空的`clusterCenter`结构体数组,其中每个元素有三个维度(因为通常Iris数据集有四个特征,前三维是位置,第四维是簇索引)。
```python
from collections import namedtuple
ClusterCenter = namedtuple('ClusterCenter', ['features', 'index'])
clusterCenters = np.empty((k, data.shape[1]), dtype=object) # 假设data.shape[1]是特征数
```
3. 对于每个簇的索引`i`,找到属于这个簇的所有样本点,然后取平均值作为簇的质心。
```python
for i in range(k):
cluster_samples = data[cluster_indices == i]
if len(cluster_samples) > 0: # 防止空簇
mean_features = np.mean(cluster_samples, axis=0)
clusterCenters[i] = ClusterCenter(mean_features[:-1], i) # 忽略最后的簇索引
```
这里的`mean_features[:-1]`是因为我们通常只考虑前三个特征作为质心的位置,最后一个特征(簇索引)不需要。