python不使用库实现kmeans聚类算法

时间: 2023-10-09 07:05:34 浏览: 102
K-Means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,可以将数据分成K个不同的簇。以下是一个不使用库实现K-Means聚类算法的Python示例代码: ```python import numpy as np # 生成数据 data = np.random.rand(100, 2) # 超参数 k = 3 max_iter = 100 # 随机初始化聚类中心 centers = np.random.rand(k, 2) # 迭代更新聚类中心 for i in range(max_iter): # 计算每个数据点到各个聚类中心的距离 distances = np.zeros((data.shape[0], k)) for j in range(k): distances[:, j] = np.linalg.norm(data - centers[j], axis=1) # 分配每个数据点到距离最近的聚类中心所在的簇 labels = np.argmin(distances, axis=1) # 更新聚类中心 for j in range(k): centers[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0) # 输出最终的聚类结果 print(labels) ``` 上述代码中,我们首先生成100个随机数据点,然后随机初始化3个聚类中心。接着,我们迭代地计算每个数据点到各个聚类中心的距离,并将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇中。最后,我们更新聚类中心并输出最终的聚类结果。 需要注意的是,上述代码实现的K-Means聚类算法并不是最优的,可能会受到初始聚类中心的影响,容易陷入局部最优解。在实际应用中,通常采用多次运行K-Means聚类算法并选择最优的聚类结果。

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