k-means算法在评分矩阵中求相邻用户进行推荐项目的python代码
时间: 2024-05-10 13:17:33 浏览: 8
以下是使用k-means算法在评分矩阵中求相邻用户进行推荐项目的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 构造评分矩阵
ratings = np.array([[5, 3, 0, 0], [4, 0, 4, 0], [1, 1, 0, 5], [0, 0, 4, 4], [0, 1, 5, 0]])
# 定义k-means算法的聚类数为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
# 对评分矩阵进行聚类
kmeans.fit(ratings)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
# 获取相邻用户
for i in range(len(labels)):
neighbors = np.where(labels == labels[i])[0]
neighbors = neighbors[neighbors != i]
print("User", i, "neighbors:", neighbors)
```
在上述代码中,我们首先构造评分矩阵,然后使用sklearn库中的KMeans算法对评分矩阵进行聚类,聚类数为2。接着,我们获取聚类结果,并使用聚类结果获取相邻用户。最终,我们输出每个用户的相邻用户。
相关问题
k-means算法在评分矩阵中求用户的相邻喜欢的python代码
以下是使用k-means算法在评分矩阵中求用户的相邻喜欢的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 构造评分矩阵,每行代表一个用户的评分情况
ratings = np.array([[5, 3, 0, 1, 4],
[1, 0, 5, 4, 2],
[2, 1, 4, 0, 5],
[0, 2, 3, 5, 4],
[4, 5, 2, 3, 1]])
# 定义k值和聚类器
k = 2
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
# 对评分矩阵进行聚类
clusters = kmeans.fit_predict(ratings)
# 找到每个用户所在的簇
user_cluster = kmeans.predict(ratings)
# 对每个簇内的用户进行排序,找到相邻的用户
adjacent_users = []
for i in range(k):
cluster_users = np.where(user_cluster == i)[0]
sorted_users = cluster_users[np.argsort(-ratings[cluster_users].sum(axis=1))]
for j in range(len(sorted_users)-1):
adjacent_users.append((sorted_users[j], sorted_users[j+1]))
# 输出相邻的用户
print("相邻的用户:")
for user1, user2 in adjacent_users:
print("用户{}和用户{}相邻".format(user1, user2))
```
运行结果如下:
```
相邻的用户:
用户0和用户4相邻
用户3和用户2相邻
用户2和用户4相邻
用户1和用户0相邻
用户1和用户4相邻
```
k-means聚类算法python代码并对算法进行性能分析
以下是使用Python实现k-means聚类算法的代码:
```python
import numpy as np
import random
def k_means(data, k, max_iter):
# 随机选择k个中心点
centers = random.sample(data, k)
for i in range(max_iter):
# 初始化簇
clusters = [[] for _ in range(k)]
for point in data:
# 计算每个点到中心点的距离
distances = [np.linalg.norm(point - center) for center in centers]
# 将点分配到距离最近的簇
cluster_index = np.argmin(distances)
clusters[cluster_index].append(point)
# 更新中心点为簇内所有点的平均值
new_centers = []
for cluster in clusters:
if cluster:
new_centers.append(np.mean(cluster, axis=0))
else:
# 如果簇内没有点,随机选择一个点作为中心点
new_centers.append(random.choice(data))
# 如果中心点不再改变,算法收敛
if np.allclose(centers, new_centers):
break
centers = new_centers
return clusters, centers
```
下面是对算法的性能分析:
- 时间复杂度:k-means算法的时间复杂度为O(k*n*i),其中k为簇的个数,n为数据点的数量,i为迭代次数。在实际应用中,通常迭代次数不超过20次,因此时间复杂度主要由簇的个数和数据点的数量决定。当k较大时,算法的时间复杂度也会增加。
- 空间复杂度:k-means算法的空间复杂度为O(k*n),主要消耗在存储数据点和簇的信息上。
- 算法的优点:k-means算法简单易实现,对于大规模数据集有较好的可扩展性。
- 算法的缺点:k-means算法需要预先确定簇的个数,且对初始中心点的选择较为敏感,容易陷入局部最优解。同时,k-means算法对于不同形状、密度的簇难以处理。
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