帮我用python写代码,使用皮尔逊相关系数作为距离来kmeans聚类。并告诉我质心是怎么求的?
时间: 2024-02-27 16:56:01 浏览: 17
好的,以下是使用皮尔逊相关系数作为距离来kmeans聚类,并计算质心的Python代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
# 生成随机数据
data = np.random.rand(50, 10)
# 定义皮尔逊相关系数作为距离的函数
def pearson_distance(x, y):
r, _ = pearsonr(x, y)
return 1 - r
# 初始化聚类中心
k = 5
centroids = data[np.random.choice(range(len(data)), k, replace=False)]
# 迭代聚类过程
max_iter = 100
for i in range(max_iter):
# 计算每个样本到每个聚类中心的距离
distances = np.zeros((len(data), k))
for j in range(k):
for l in range(len(data)):
distances[l, j] = pearson_distance(data[l], centroids[j])
# 将每个样本分配给距离最近的聚类中心
labels = np.argmin(distances, axis=1)
# 更新聚类中心
for j in range(k):
centroids[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)
# 打印聚类结果和质心
print(labels)
print(centroids)
```
在上面的代码中,我们首先生成了一组随机数据,然后定义了一个名为`pearson_distance`的函数,该函数使用`scipy.stats`模块中的`pearsonr`函数计算两个向量的皮尔逊相关系数,并将其转换为距离。
接下来,我们初始化了`k`个聚类中心,然后使用迭代的方式进行聚类。在每次迭代中,我们首先计算每个样本到每个聚类中心的距离,并将每个样本分配给距离最近的聚类中心。然后,我们更新每个聚类中心的位置,使其成为该聚类中所有样本的平均值。
最后,我们打印出聚类结果和计算得到的质心。在这个例子中,我们使用了最简单的质心更新方式,即取聚类中所有样本的平均值作为新的质心。当然,在实际应用中,还可以使用其他更为复杂的质心更新方式,以达到更好的聚类效果。