distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2))
时间: 2023-11-02 14:05:27 浏览: 177
这段代码是计算数据集X中所有样本点与聚类中心centroids之间的距离。具体来说,它先将每个聚类中心在第二个维度上扩展为与X相同的维度,然后计算每个数据点与每个聚类中心之间的欧几里得距离,最后得到一个距离矩阵distances,其中distances[i,j]表示第i个样本点与第j个聚类中心之间的距离。该代码使用了numpy库的广播功能和sum方法,使计算过程更加高效。
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class KMeans: def __init__(self, k=2): self.k = k def fit(self, X): # 初始化聚类中心 self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], self.k, replace=False)] while True: # 计算每个样本到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) # 将每个样本分配到距离最近的聚类中心 labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算新的聚类中心 new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(self.k)]) # 判断是否收敛 if np.allclose(new_centroids, self.centroids): break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) return np.argmin(distances, axis=0)
这是一个简单的 KMeans 聚类算法的实现。KMeans 算法是一种无监督学习算法,通过将样本分成 k 类,并将每个样本分配到距离最近的聚类中心,来实现聚类任务。
在这个实现中,初始化时指定了聚类的数目 k。在 fit 函数中,随机选择 k 个样本作为初始聚类中心,然后不断迭代,计算每个样本到聚类中心的距离,并将每个样本分配到距离最近的聚类中心。之后,计算新的聚类中心,并判断是否收敛。如果新的聚类中心与旧的聚类中心相同,说明已经收敛,算法结束。否则,将新的聚类中心作为当前的聚类中心,继续迭代。
在 predict 函数中,计算每个样本到聚类中心的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心,返回每个样本所属的聚类编号。
解释以下代码:import pandas as pd data = pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') import numpy as np X = np.array(data) def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机选择k个质心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :] for i in range(max_iter): # 分配样本到簇中 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算每个簇的质心 new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 判断质心是否发生变化 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return labels, centroids labels, centroids = kmeans(X, 4)
这段代码是实现了K-Means聚类算法。K-Means是一种无监督机器学习算法,用于将数据点分成k个不同的簇,其中每个簇的数据点都彼此相似。以下是代码的解释:
1. 首先用pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其转换为numpy数组X。
2. 定义了一个kmeans函数,它接受三个参数:X是数据集,k是簇的数量,max_iter是迭代的最大次数。
3. 在kmeans函数中,随机初始化k个质心并将其存储在centroids变量中。
4. 进入迭代过程,其中每次迭代都执行以下步骤:
a. 计算每个样本点到每个质心的距离,并将其存储在distances变量中。
b. 找到每个样本点距离最近的质心,并将其归为相应的簇中,将结果存储在labels变量中。
c. 计算每个簇的新质心,并将其存储在new_centroids变量中。
d. 检查质心是否发生变化,如果没有,则退出迭代过程。
5. 最后,返回labels和centroids变量,它们分别是每个样本点的簇标签和每个簇的质心。在代码的最后一行,我们将数据集X分成了4个簇。
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