机器学习inertia源代码
时间: 2023-12-25 12:49:28 浏览: 24
以下是Python中使用Scikit-learn库的K-Means聚类算法中计算inertia的源代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 假定有n个样本,每个样本有m个特征
X = np.array(...) # 样本数据,shape为(n, m)
# 初始化K-Means聚类器
kmeans = KMeans(n_clusters=..., init='k-means++', max_iter=..., n_init=...)
# 训练聚类器
kmeans.fit(X)
# 计算inertia
inertia = kmeans.inertia_
```
其中,`n_clusters`为聚类数目,`init`为初始化聚类中心的方法,`max_iter`为最大迭代次数,`n_init`为初始化聚类中心的次数,`inertia_`为计算出的聚类结果的inertia值。
相关问题
机器学习手肘算法代码实现
机器学习中的手肘算法(Elbow Method)是一种常用的聚类分析方法,用于确定数据集中最佳的聚类数量。以下是手肘算法的 Python 代码实现:
```
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])
# 用手肘法确定最佳聚类数量
distortions = []
for i in range(1, 6):
km = KMeans(n_clusters=i, random_state=0)
km.fit(X)
distortions.append(km.inertia_)
# 绘制手肘图
plt.plot(range(1, 6), distortions, marker='o')
plt.xlabel('Number of clusters')
plt.ylabel('Distortion')
plt.show()
```
在这里,我们首先定义了一个数据集 `X`,然后使用 `KMeans` 对象和不同的聚类数来拟合数据。在每个聚类数下,我们计算每个数据点到其最近的聚类中心的距离平方和(即畸变程度),并将其添加到列表 `distortions` 中。最后,我们使用 `matplotlib` 绘制手肘图,以便确定最佳聚类数量。
带有约束条件的粒子群算法源代码
以下是一个简单的带有约束条件的粒子群算法的 Python 源代码示例。该代码实现了一个求解 Rosenbrock 函数最小值的带有约束条件的粒子群算法,其中约束条件为 x 和 y 的取值范围为 [-5, 5]。
```python
import random
# 定义粒子群算法的参数
num_particles = 30 # 粒子数目
num_iterations = 1000 # 迭代次数
inertia_weight = 0.7 # 惯性权重
cognitive_weight = 1.4 # 认知因子权重
social_weight = 1.4 # 社会因子权重
x_min, x_max = -5, 5 # 变量 x 的取值范围
y_min, y_max = -5, 5 # 变量 y 的取值范围
# 定义适应度函数,其中需要考虑约束条件
def fitness(x, y):
if x < x_min or x > x_max or y < y_min or y > y_max:
# 如果不符合约束条件,返回一个很大的惩罚值
return 1e6
else:
# 如果符合约束条件,计算 Rosenbrock 函数的值
return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x ** 2) ** 2
# 初始化粒子的位置和速度
particles = []
for i in range(num_particles):
x = random.uniform(x_min, x_max)
y = random.uniform(y_min, y_max)
vx = random.uniform(x_min - x, x_max - x)
vy = random.uniform(y_min - y, y_max - y)
particles.append({"x": x, "y": y, "vx": vx, "vy": vy})
# 记录每个粒子的历史最优解和全局最优解
for particle in particles:
particle["best_x"] = particle["x"]
particle["best_y"] = particle["y"]
particle["best_fitness"] = fitness(particle["x"], particle["y"])
global_best_fitness = min([particle["best_fitness"] for particle in particles])
global_best_x = particles[[particle["best_fitness"] for particle in particles].index(global_best_fitness)]["x"]
global_best_y = particles[[particle["best_fitness"] for particle in particles].index(global_best_fitness)]["y"]
# 开始迭代
for iteration in range(num_iterations):
for particle in particles:
# 更新粒子的速度和位置
particle["vx"] = (inertia_weight * particle["vx"] +
cognitive_weight * random.uniform(0, 1) * (particle["best_x"] - particle["x"]) +
social_weight * random.uniform(0, 1) * (global_best_x - particle["x"]))
particle["vy"] = (inertia_weight * particle["vy"] +
cognitive_weight * random.uniform(0, 1) * (particle["best_y"] - particle["y"]) +
social_weight * random.uniform(0, 1) * (global_best_y - particle["y"]))
particle["x"] += particle["vx"]
particle["y"] += particle["vy"]
# 对超出边界的位置进行修正
if particle["x"] < x_min:
particle["x"] = x_min
particle["vx"] = -particle["vx"]
elif particle["x"] > x_max:
particle["x"] = x_max
particle["vx"] = -particle["vx"]
if particle["y"] < y_min:
particle["y"] = y_min
particle["vy"] = -particle["vy"]
elif particle["y"] > y_max:
particle["y"] = y_max
particle["vy"] = -particle["vy"]
# 更新粒子的历史最优解和全局最优解
particle_fitness = fitness(particle["x"], particle["y"])
if particle_fitness < particle["best_fitness"]:
particle["best_x"] = particle["x"]
particle["best_y"] = particle["y"]
particle["best_fitness"] = particle_fitness
if particle_fitness < global_best_fitness:
global_best_fitness = particle_fitness
global_best_x = particle["x"]
global_best_y = particle["y"]
# 输出结果
print("Global Best Fitness:", global_best_fitness)
print("Global Best Solution: x =", global_best_x, ", y =", global_best_y)
```
需要注意的是,该代码实现了一个较为简单的约束条件处理方法,即对超出边界的位置进行修正。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的约束条件处理方法。