修正这段代码 kmeans = KMeans() x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()

时间: 2024-02-17 22:05:00 浏览: 67
M

kmeans代码

在代码中，需要给`KMeans()`函数传递参数，比如可以指定聚类的簇数`n_clusters`，例如`KMeans(n_clusters=self.m)`。如果不指定参数，可能会出现以下错误提示： ``` TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'n_clusters' ``` 因此，修正后的代码如下所示： ``` kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() ```
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kmeans MATLAB代码

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KMeans python 代码

使用python实现kmeans 算法，注释详尽。与sklearn中的kmeans算法的结果进行比较。

kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现n_samples=1 should be >= n_clusters=3.怎么修正

这个错误提示表明簇的数量n_clusters...x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() 如果需要增加样本数量，可以考虑使用更多的样本数据进行聚类。

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=1) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 self.params = { "mf_params": np.random.rand(self.n*self.m*2), "out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) }修正错误

sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差 self.params = { "mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]), "out_params": np.random.rand((self....

kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [[i] for i in np.zeros((1, self.n))] kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten()出现Found array with dim 3. KMeans expected <= 2.怎么修正

可以通过将x0数组展平为1维数组来解决这个问题，即将x0定义为[i for i in np.zeros(self.n)]。修正后的代码如下所示： kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans....

def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=self.m) x0 = np.random.rand(100, self.n) # 用于聚类的样本点 kmeans.fit(x0) centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心 sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差 self.params = { "mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]), "out_params": np.random.rand((self.n + 1) * self.m, ) } def gaussmf(self, x, c, sigma): return np.exp(-np.power(x - c, 2.) / (2 * np.power(sigma, 2.))) def predict(self, X): mf_out = np.zeros((len(X), self.n, self.m)) for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m:])出现 operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

sigmas = np.ones((1, self.m)) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 这样，在predict函数中计算高斯函数时，就可以使用np.tile函数将self.params['mf_params'][self.m:]沿着第0维复制32次，使其与X[:, i]....

def init_params(self, data): self.data = data self.n_dim = data.shape[1] self.n_sample = data.shape[0] ## 1.采用了Kmeans初始化 km = KMeans(self.n_class) km.fit(self.data) self.mus = [] for ind in range(self.n_class): self.mus.append(np.mean(self.data[km.labels_ == ind], axis=0)) self.vars = [] for ind in range(self.n_class): self.vars.append(np.cov(self.data[km.labels_ == ind], rowvar=False)) self.class_prob = np.random.rand(self.n_class) self.class_prob = self.class_prob / np.sum(self.class_prob)这段代码作用

这段代码实现了一个高斯混合模型（GMM）的参数初始化过程。GMM是一种用于聚类和密度估计的模型，它将数据看作是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布对应一个聚类中心。参数初始化过程中，该代码采用了Kmeans...

import numpy as np class KMeans: def __init__(self, k=2, tolerance=0.0001, max_iterations=300): self.k = k self.tolerance = tolerance self.max_iterations = max_iterations def fit(self, data): self.centroids = {} # Initialize the centroids, the first 'k' data points in the dataset for i in range(self.k): self.centroids[i] = data[i] # Begin the iterations for i in range(self.max_iterations): self.classes = {} for j in range(self.k): self.classes[j] = [] # Find the distance between the point and cluster; choose the nearest centroid for point in data: distances = [np.linalg.norm(point - self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids] classification = distances.index(min(distances)) self.classes[classification].append(point) previous = dict(self.centroids) # Calculate the mean of the clusters to update the centroids for classification in self.classes: self.centroids[classification] = np.average(self.classes[classification], axis=0) # Check if converged is_converged = True for centroid in self.centroids: original_centroid = previous[centroid] curr_centroid = self.centroids[centroid] if np.sum((curr_centroid - original_centroid) / original_centroid * 100.0) > self.tolerance: is_converged = False # If converged, break out of the loop if is_converged: break解释具体代码含义

这段代码是 Python 语言中使用 NumPy 库实现的 K 均值聚类算法。import numpy as np 是导入 NumPy 库并将其重命名为 np，方便在代码中使用。class KMeans 是定义了一个 KMeans 类，用于实现 K 均值聚类算法。...

image=io.imread('a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg') io.imshow(image) rows=image.shape[0] cols=image.shape[1] image=image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1],3) print(np.shape(image)) kmeans=KMeans(n_clusters=128,n_init=10,max_iter=200) kmeans.fit(image) cluster=np.asarray(kmeans.cluster_centers_,dtype=np.uint8) labels=np.asarray(kmeans.labels_,dtype=np.uint8) labels=labels.reshape(rows,cols) values=np.zeros((rows,cols,3),dtype='uint8') for i in range(rows): for j in range(cols): values[i,j,:]=cluster[labels[i,j],:] np.save('codebook_test.npy',cluster) io.imsave('yuantu.jpg', labels) io.imsave('yinjian.jpg', values) image=io.imread('yinjian.jpg') io.imshow(image) io.show() image2=io.imread('yuantu.jpg') io.imshow(image2) io.show()

这段代码是将图片进行聚类分析，并将聚类结果保存成新的图片。 首先，通过io.imread()函数读取了名为a50bc421194ccabbfb5d45570a9be9c.jpg的图片，并使用io.imshow()函数显示了原始图片。 然后，获取图片的...

# 将球员数据集聚为3类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = 3) kmeans.fit(X) # 将聚类结果标签插入到数据集players中 players['cluster'] = kmeans.labels_ # 构建空列表，用于存储三个簇的簇中心 centers = [] for i in players.cluster.unique(): centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean()) # 将列表转换为数组，便于后面的索引取数 centers = np.array(centers)

这段代码使用了KMeans聚类算法将球员数据集聚为3类，并将聚类结果标签插入到数据集中，然后计算了三个簇的簇中心并存储在列表centers中。 具体解释如下： from sklearn.cluster import KMeans import numpy as...

下面这段代码什么意思：k = 500 #用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift) #将属于那张照片放进去，方便后边写类别矩阵 im_sift = np.append(im_sift, kind, axis=1) featureHist = np.zeros([i_max * j_max, k])  # 类别矩阵，将描述子投影到词汇上，每张图的特征直方图 for i in range(im_sift.shape[0]):     featureHist[int(im_sift[i, 128]), int(model[0,i])] += 1

这段代码实现了图像的特征提取和聚类。具体来说，这里使用了k-means算法对图像的SIFT特征进行聚类，将其划分为k个簇。然后，将每个SIFT描述子映射到聚类中心上，得到一个长度为k的向量，表示该描述子所属的簇。最后...

运行以下代码，完成任务要求。 import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets from sklearn import metrics np.random.seed(8) # 设定随机环境 # 创建随机样本 X, _ = datasets.make_blobs(centers=[[0, 0]]) X1 = np.dot(X, [[4, 1], [1, 1]]) X2 = np.dot(X[:50], [[1, 1], [1, -5]]) - 2 X = np.concatenate((X1, X2)) y = [0] * 100 + [1] * 50 # KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2) y_kmeans = kmeans.fit(X).predict(X) # 绘图 for e, labels in enumerate([y, y_kmeans], 1): mp.subplot(1, 2, e) mp.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, alpha=0.6) mp.xticks(()) mp.yticks(()) mp.show() 任务：（1） 补充 sklearn.mixture.GaussianMixture对数据进行聚类； （2）对两种方法的结果进行比较。并附图。

这段代码是使用Python语言和scikit-learn库实现的KMeans聚类算法。通过导入numpy、matplotlib、sklearn.datasets和sklearn.cluster等库，可以对数据集进行聚类并评估聚类结果的质量。在代码中，使用了随机数种子来...

解释代码def KMeans(dataSet, k): m = np.shape(dataSet)[0] clusterAssment = np.mat(np.zeros((m, 2))) clusterChange = True

这是一个K均值聚类算法的Python代码。 首先，定义了一个名为KMeans的函数，接受两个参数dataSet和k，分别代表数据集和聚类数。 接下来，计算数据集的行数m，并创建一个大小为(m,2)的全零矩阵clusterAssment，用于...

for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.ft(X) #此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值 mean_dist.append(sum(np.min(cdis(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1) X.shape[0])报错

这段代码中有语法错误，需要进行修正。正确的代码应该是： for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) # 此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值 mean_dist.append(sum(np.min...

如何将该图改为折现簇状图import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans# 生成随机数据 X = np.random.rand(100, 2)# 设置聚类的数量为3 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)# 统计每个类别的数量 labels, counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts=True)# 绘制簇状图 plt.plot(labels, counts, align='center') plt.xticks(labels, ['Cluster {}'.format(i) for i in range(len(labels))]) plt.ylabel('Number of samples') plt.title('KMeans Clustering') plt.show()

plt.xticks(labels, ['Cluster {}'.format(i) for i in range(len(labels))]) plt.ylabel('Number of samples') plt.title('KMeans Clustering') # 绘制折线图 plt.plot(labels, counts, 'r') plt.show() 运行...

kmeans_model=KMeans(n_clusters=i,random_state=2022) kmeans_model.fit(X) y_kmeans=kmeans_model.predict(X)

这段代码使用了KMeans算法对数据集X进行聚类，其中参数n_clusters为聚类的簇数，random_state为随机数生成器的种子。KMeans算法是一种基于距离的聚类算法，其中每个簇的中心点被视为簇内所有样本点的平均值，通过...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_...

from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(X) kmeans.labels_ kmeans.predict(X) kmeans.cluster_centers_代码含义

这段代码使用了 scikit-learn 中的 KMeans 聚类算法，对数据集 X 进行聚类，将其分为 5 个簇。具体含义如下： - from sklearn.cluster import KMeans：从 scikit-learn 中导入 KMeans 类。 - import numpy as np...

data = pd.read_excel(r"E:\1作业与文件\绿色交通系统\大作业\1-3及od\OD.xlsx", header=None).values # print(data) #行向量 for i in range(3, 8): kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=0, n_init=10).fit(data) print(kmeans.labels_) #列向量 for j in range(3, 8): kmean

s = KMeans(n_clusters=j, random_state=0, n_init=10).fit(data.T) print(kmeans.labels_) 这段代码是读取一个Excel文件，然后使用KMeans算法进行聚类分析。其中，n_clusters表示聚类的数量，random_state是随机...

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