用python实现使用k-means聚类算法对数据集进行聚类

时间: 2023-06-25 11:02:53 浏览: 41
好的，下面是使用Python实现k-means聚类算法对数据集进行聚类的代码： 首先，导入需要的库： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans ``` 接着，读取数据集： ```python data = pd.read_csv('data.csv') X = data.iloc[:, [0, 1]].values ``` 其中，`data.csv`是包含两列数据的CSV文件，每一行代表一个数据点。 然后，使用Elbow方法确定最佳的聚类数： ```python wcss = [] for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) kmeans.fit(X) wcss.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), wcss) plt.title('Elbow method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('WCSS') plt.show() ``` 在上述代码中，我们对1到10个聚类数进行了循环，并计算了每个聚类数下的WCSS（Within-Cluster-Sum-of-Squares）。然后，我们绘制了聚类数与WCSS之间的关系图，通过观察图像，我们可以大致确定最佳的聚类数。 最后，使用确定的聚类数进行k-means聚类： ```python kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X) ``` 在上述代码中，我们将聚类数设为3，并使用`fit_predict()`方法对数据进行聚类，并将聚类结果赋值给`y_kmeans`。 下面是完整的代码： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans data = pd.read_csv('data.csv') X = data.iloc[:, [0, 1]].values wcss = [] for i in range(1, 11): kmeans = KMeans(n_clusters=i, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) kmeans.fit(X) wcss.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), wcss) plt.title('Elbow method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('WCSS') plt.show() kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X) plt.scatter(X[y_kmeans == 0, 0], X[y_kmeans == 0, 1], s=100, c='red', label='Cluster 1') plt.scatter(X[y_kmeans == 1, 0], X[y_kmeans == 1, 1], s=100, c='blue', label='Cluster 2') plt.scatter(X[y_kmeans == 2, 0], X[y_kmeans == 2, 1], s=100, c='green', label='Cluster 3') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=300, c='yellow', label='Centroids') plt.title('Clusters') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() ``` 其中，`data.csv`文件的内容如下： ``` X,Y 2,3 2,4 3,4 6,6 7,5 7,7 ``` 最后，我们还绘制了聚类结果的散点图。这里，我们使用不同的颜色表示不同的聚类，使用黄色的大点表示每个聚类的中心点。

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Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

主要介绍了Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用python使用k-means聚类算法对数据集进行聚类

好的，使用Python的sklearn库可以很方便地实现k-means聚类算法对数据集进行聚类。以下是一个简单的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成一些随机数据，作为示例 X = np.random.rand(100, 2) # 定义k值 k = 3 # 创建KMeans对象，并进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) # 输出每个样本所属的簇 labels = kmeans.labels_ print(labels) # 输出每个簇的中心点 centers = kmeans.cluster_centers_ print(centers) 在这个示例中，我们首先生成了一个包含100个样本的二维数据集X。然后，我们定义了k=3，表示我们要将数据集聚成3类。接着，我们创建了一个KMeans对象，并调用fit方法进行聚类。最后，我们输出每个样本所属的簇和每个簇的中心点。 需要注意的是，k-means算法对于初始聚类中心点的选择比较敏感，不同的初始点可能会得到不同的聚类结果。因此，有时需要多次运行算法，选择最优的结果。

使用Python代码实现K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常见的无监督机器学习算法，可用于将数据点分为不同的群组。以下是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤： 1. 导入必要的库 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans 2. 生成随机数据 python X = -2 * np.random.rand(100, 2) X1 = 1 + 2 * np.random.rand(50, 2) X[50:100, :] = X1 3. 初始化K-means模型 python kmeans = KMeans(n_clusters=2) 4. 拟合数据 python kmeans.fit(X) 5. 预测类别 python y_pred = kmeans.predict(X) 6. 可视化结果 python plt.scatter(X[y_pred == 0, 0], X[y_pred == 0, 1], s = 50, c = 'red', label = 'Cluster 1') plt.scatter(X[y_pred == 1, 0], X[y_pred == 1, 1], s = 50, c = 'blue', label = 'Cluster 2') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s = 100, c = 'black', label = 'Centroids') plt.title('K-means Clustering') plt.legend() plt.show() 以上就是使用Python代码实现K-means聚类算法的步骤。

使用python实现k-means聚类算法

k-means聚类算法是一种基于类中心的聚类方法。在python中，可以使用Scikit-learn库中的KMeans类来实现k-means聚类。下面是一个简单的示例代码： from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 创建样本数据 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # 创建k-means模型，并设置聚类中心数量为2 kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 训练模型 kmeans.fit(X) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 获取聚类中心 cluster_centers = kmeans.cluster_centers_ # 打印结果 print("Labels:", labels) print("Cluster Centers:", cluster_centers) 在这个示例中，我们创建了一个样本数据，并使用KMeans类训练了一个k-means模型。然后我们使用labels_属性获取每个样本的聚类结果，并使用cluster_centers_属性获取聚类中心。

python实现k-means聚类算法

### 回答1： K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成k个不同的簇。Python中可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means聚类算法。具体步骤如下： 1. 导入KMeans类和数据集 python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs 2. 生成数据集 python X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42) 3. 创建KMeans对象并进行拟合 python kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans.fit(X) 4. 获取聚类结果 python labels = kmeans.labels_ 5. 可视化聚类结果 python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X[:, ], X[:, 1], c=labels) plt.show() 以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤。 ### 回答2： K-means聚类算法是一种常见的无监督学习算法，它将n个样本分成k个簇，每个簇对应着一些数据点，使得同一簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇的数据点之间的相似度尽可能低。Python是一种广泛使用的编程语言，也是进行K-means聚类的好选择。 以下是Python实现K-means聚类算法的步骤： 1. 导入数据集：将要聚类的数据集导入，可以是csv文件或者Excel文件，也可以是Python中自带的sklearn.datasets等数据集模块中的数据集。 2. 选择K值：决定将数据分成几个簇。可以通过手肘法或者轮廓系数法找到最优的K值，手肘法就是将数据集按照K值分割成K个簇并计算每个簇的误差平方和，一般来说误差平方和随簇数量的增加而减小，随着簇数量增加，在某个点后，曲线的下降趋势会减缓。轮廓系数法可以直观地描述每个数据点与其所处簇的相似程度和不同簇的相似程度，即同一簇内的相似度高，与其他簇的相似度低。 3. 初始化聚类中心：从数据集中随机选择K个点作为聚类中心。 4. 簇分配：对于每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，将其分配到距离最近的簇中。 5. 聚类中心更新：重新计算每个簇的聚类中心，即将簇内所有数据点的坐标进行平均，得到新的聚类中心。 6. 重复步骤4-5，直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。 7. 输出簇：输出每个簇包含的数据点。 Python实现K-means聚类算法的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 生成数据集 X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, random_state=42) # 初始化KMeans聚类模型 model = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X) # 输出每个簇的聚类中心坐标 print("Cluster centers:", model.cluster_centers_) # 输出每个数据点所属的簇 print("Cluster labels:", model.labels_) 以上就是Python实现K-means聚类算法的基本步骤和示例代码。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求对算法进行改进和优化，使得聚类效果更加准确和高效。 ### 回答3： K-means聚类算法是机器学习中常用的无监督学习方法之一，可以将一组数据集划分为K个簇（cluster），簇与簇之间的差异最小。Python提供了很多库，如sklearn、scipy.cluster.vq、numpy等可以实现K-means聚类算法，这里以sklearn库为例进行讲解。 首先，需要导入sklearn库中的KMeans模块，代码如下： from sklearn.cluster import KMeans 接着，需要确定K值，即簇的数量。可以通过手肘法（Elbow Method）来选择最优K值。手肘法是通过绘制不同K值对应的聚类误差值（即SSE，Sum of Squared Errors）与K值的折线图，确定最优的K值。代码如下： import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial.distance import cdist import numpy as np # 生成数据集 X = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(100, 2)) # 计算不同K值对应的SSE K_range = range(1, 10) sse = [] for k in K_range: kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(X) sse.append(sum(np.min(cdist(X, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / X.shape[0]) # 绘制折线图 plt.plot(K_range, sse, 'bx-') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('SSE') plt.title('Elbow Method For Optimal k') plt.show() 在绘制的折线图中，选择拐点处的K值作为最优的簇数。 选择完簇数后，就可以利用KMeans模块进行聚类了。代码如下： # 将数据集聚类为3个簇 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 绘制聚类结果图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='black', s=100, linewidths=3) plt.title('K-means Clustering') plt.show() 其中，kmeans.labels_为数据点所被聚到的簇的标号，kmeans.cluster_centers_为聚类中心。 以上就是利用Python实现K-means聚类算法的基本步骤，通过手肘法选择最优簇数，然后利用KMeans模块进行聚类，最后绘制聚类结果图。

python实现采用K-means聚类算法实现图像的分割

好的，采用K-means聚类算法实现图像的分割的Python代码如下： python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open('image.jpg') img = np.array(img) # 将图像的三个通道降维成一个通道 X = img.reshape(-1, 3) # 用K-means算法对图像进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) labels = kmeans.labels_ # 将聚类结果重新变成图像的形状 seg_img = labels.reshape(img.shape[:2]) # 将不同的聚类标记为不同的颜色 colors = [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]] seg_img = np.array([colors[label] for label in seg_img.flatten()]).reshape(img.shape) # 显示原始图像和分割结果 Image.fromarray(img).show() Image.fromarray(seg_img).show() 这段代码首先读取图像，并将图像的三个通道降维成一个通道，然后使用K-means算法对图像进行聚类，将聚类结果重新变成图像的形状，并将不同的聚类标记为不同的颜色，最后显示原始图像和分割结果。需要注意的是，这里的K值设置为3，表示将图像分割成3个部分，你可以根据实际情况进行调整。

k-means聚类算法是一种流行的聚类算法。在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现k-means聚类算法。必须对结果进行说明

是的，k-means聚类算法是一种非常流行的聚类算法，用于将数据点分为k个不同的簇。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的KMeans类来实现k-means聚类算法。这个类可以帮助我们将数据点分成k个簇，并且提供了一些可视化工具来帮助我们理解聚类结果。 需要注意的是，k-means聚类算法的结果可能会因为k值的不同而产生不同的结果，因此在使用该算法时，需要尝试不同的k值，并对结果进行评估和比较。此外，在使用k-means聚类算法时，我们还需要考虑数据的归一化、处理异常值等问题，以确保聚类结果的准确性和可靠性。

python代码编写K-means聚类算法函数实现图像分割

很高兴回答你的问题。关于图像分割，可以使用K-means聚类算法进行实现。以下是Python代码实现K-means聚类算法函数： python import numpy as np import cv2 def kmeans_segmentation(image, K): # flatten the image X = image.reshape((-1,3)) # convert to float type X = np.float32(X) # define k-means criteria and initialize centers criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0) ret, label, center = cv2.kmeans(X, K, None, criteria, 10, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS) # convert center values to uint8 type for display center = np.uint8(center) # create segmented image res = center[label.flatten()] segmented_image = res.reshape((image.shape)) return segmented_image 其中，image表示输入的图像，K表示聚类的数目。该函数将返回根据K-means聚类算法进行图像分割后的图像。 希望这个回答对你有所帮助！

编程实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类工作

好的，我可以为您提供一个Python实现K-means聚类算法对iris鸢尾花数据集的聚类的示例代码。请注意，下面这段代码需要使用sklearn库。 python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris # 加载iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 使用K-means聚类算法对数据进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 输出聚类结果 print(kmeans.labels_) 以上代码中，load_iris()函数用于加载iris数据集，X保存了数据集中的数据。然后，使用KMeans类对X进行聚类，其中n_clusters参数指定了聚类的簇数，random_state参数指定了随机种子，以保证结果可重现。最后，kmeans.labels_保存了聚类结果，其中每个元素表示对应数据点所属的簇。在本例中，由于iris数据集已知有3个类别，因此将n_clusters设置为3。 希望这段代码能够对您有所帮助！

k means聚类算法_K-Means 聚类算法实现鸢尾花数据的聚类

K-Means 聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集分成 K 个簇，每个簇的中心点就是该簇内所有点的质心。K-Means 聚类算法的步骤如下： 1. 随机选择 K 个点作为簇的中心点。 2. 计算每个样本点到 K 个中心点的距离，将其分配到最近的簇中。 3. 对于每个簇，重新计算该簇的中心点。 4. 重复步骤 2 和 3，直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数。 下面是使用 K-Means 聚类算法对鸢尾花数据进行聚类的 Python 代码： python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义 K 值和最大迭代次数 k = 3 max_iter = 300 # 使用 K-Means 聚类算法 kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=max_iter) kmeans.fit(X) # 获取聚类结果和簇的中心点 labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制聚类结果图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels) plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', marker='*', s=200) plt.title('K-Means Clustering') plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.show() 上述代码中，首先加载鸢尾花数据集，然后定义 K 值和最大迭代次数。接着使用 K-Means 聚类算法，获取聚类结果和簇的中心点。最后绘制聚类结果图，其中样本点的颜色表示它所属的簇，红色星号表示每个簇的中心点。

用python实现k-means聚类算法

好的，以下是用Python实现K-means聚类算法的代码： python import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class KMeans: def __init__(self, k=5, max_iters=100, plot_steps=False): self.k = k self.max_iters = max_iters self.plot_steps = plot_steps # list of sample indices for each cluster self.clusters = [[] for _ in range(self.k)] # mean feature vector for each cluster self.centroids = [] def predict(self, X): self.X = X self.n_samples, self.n_features = X.shape # initialize centroids random_sample_idxs = np.random.choice(self.n_samples, self.k, replace=False) self.centroids = [self.X[idx] for idx in random_sample_idxs] # optimization loop for _ in range(self.max_iters): # update clusters self.clusters = self._create_clusters(self.centroids) if self.plot_steps: self.plot() # update centroids centroids_old = self.centroids.copy() self.centroids = self._get_centroids(self.clusters) # check if converged if self._is_converged(centroids_old, self.centroids): break if self.plot_steps: self.plot() # return cluster labels return self._get_cluster_labels(self.clusters) def _get_cluster_labels(self, clusters): labels = np.empty(self.n_samples) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): for sample_idx in cluster: labels[sample_idx] = cluster_idx return labels def _create_clusters(self, centroids): clusters = [[] for _ in range(self.k)] for idx, sample in enumerate(self.X): centroid_idx = self._closest_centroid(sample, centroids) clusters[centroid_idx].append(idx) return clusters def _closest_centroid(self, sample, centroids): distances = [euclidean_distance(sample, point) for point in centroids] closest_idx = np.argmin(distances) return closest_idx def _get_centroids(self, clusters): centroids = np.zeros((self.k, self.n_features)) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): cluster_mean = np.mean(self.X[cluster], axis=0) centroids[cluster_idx] = cluster_mean return centroids def _is_converged(self, centroids_old, centroids): distances = [euclidean_distance(centroids_old[i], centroids[i]) for i in range(self.k)] return np.sum(distances) == 0 def plot(self): fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) for i, index in enumerate(self.clusters): point = self.X[index].T ax.scatter(*point) for point in self.centroids: ax.scatter(*point, marker="x", color='black', linewidth=2) plt.show() 这里我们先定义了一个 euclidean_distance 函数来计算两个样本之间的欧几里得距离。然后定义了 KMeans 类，其中我们定义了聚类数、最大迭代次数和是否绘制聚类步骤的标志。在 predict 方法中进行了优化迭代，首先初始化聚类中心，然后根据聚类中心更新聚类并更新聚类中心，直到算法收敛或达到最大迭代次数。最后返回聚类标签。在 _create_clusters 方法中，我们根据每个样本到聚类中心的距离将其分配到相应的聚类中。在 _get_centroids 方法中，我们计算每个聚类的平均特征向量，并返回平均特征向量作为聚类中心。在 _is_converged 方法中，我们使用欧几里得距离判断算法是否收敛。最后，我们在 plot 方法中绘制了每个聚类的数据点和聚类中心。

k-means聚类算法python实现

### 回答1： k-means是一种常用的聚类算法，Python中有多种库可以实现k-means聚类，比如scikit-learn、numpy等。 下面是一个使用scikit-learn库实现k-means聚类的示例代码： python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成数据 X = np.random.rand(100, 2) # 创建KMeans模型 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 进行聚类 kmeans.fit(X) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ # 获取聚类中心点 centers = kmeans.cluster_centers_ 在上面的代码中，首先使用numpy库生成100个二维随机数据点。然后，创建了一个KMeans模型，并指定聚类数为3。最后，使用fit方法对数据进行聚类，获取聚类结果和聚类中心点。 需要注意的是，k-means算法依赖于初始随机点的选取，因此有可能会得到不同的聚类结果。为了避免这种情况，可以使用多次随机初始化来求解最优聚类结果。 ### 回答2： k-means聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习算法，用于将一组数据点分成k个不同的类别。Python提供了许多库和工具来实现k-means聚类算法，其中最常用的是scikit-learn库。 首先，需要导入所需的库： from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np 然后，准备要进行聚类的数据。将数据存储在一个numpy数组中，每行代表一个数据点，每列代表一个特征。假设我们有一个数据集X，其中包含100个数据点和2个特征： X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) 接下来，我们可以使用KMeans类来实现k-means聚类算法： kmeans = KMeans(n_clusters=2) # 创建KMeans对象，设置聚类的个数为2 kmeans.fit(X) # 对数据进行聚类 通过fit()方法，k-means算法会将数据分成2个不同的类别。我们还可以通过以下代码获得每个数据点的标签： labels = kmeans.labels_ 最后，我们可以通过以下代码获得每个类别的质心： centroids = kmeans.cluster_centers_ 这是k-means聚类算法在Python中的简单实现。可以根据实际情况调整n_clusters参数来确定聚类的个数，并通过labels_和cluster_centers_属性获取聚类的结果。需要注意的是，k-means聚类算法对初始质心的选择非常敏感，因此可以使用不同的初始化方法来改善聚类结果。

用python实现K-means聚类算法

好的，以下是用Python实现K-means聚类算法的代码： python import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) class KMeans: def __init__(self, k=5, max_iters=100, plot_steps=False): self.k = k self.max_iters = max_iters self.plot_steps = plot_steps # list of sample indices for each cluster self.clusters = [[] for _ in range(self.k)] # mean feature vector for each cluster self.centroids = [] def predict(self, X): self.X = X self.n_samples, self.n_features = X.shape # initialize centroids random_sample_idxs = np.random.choice(self.n_samples, self.k, replace=False) self.centroids = [self.X[idx] for idx in random_sample_idxs] # optimization loop for _ in range(self.max_iters): # update clusters self.clusters = self._create_clusters(self.centroids) if self.plot_steps: self.plot() # update centroids centroids_old = self.centroids.copy() self.centroids = self._get_centroids(self.clusters) # check if converged if self._is_converged(centroids_old, self.centroids): break if self.plot_steps: self.plot() # return cluster labels return self._get_cluster_labels(self.clusters) def _get_cluster_labels(self, clusters): labels = np.empty(self.n_samples) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): for sample_idx in cluster: labels[sample_idx] = cluster_idx return labels def _create_clusters(self, centroids): clusters = [[] for _ in range(self.k)] for idx, sample in enumerate(self.X): centroid_idx = self._closest_centroid(sample, centroids) clusters[centroid_idx].append(idx) return clusters def _closest_centroid(self, sample, centroids): distances = [euclidean_distance(sample, point) for point in centroids] closest_idx = np.argmin(distances) return closest_idx def _get_centroids(self, clusters): centroids = np.zeros((self.k, self.n_features)) for cluster_idx, cluster in enumerate(clusters): cluster_mean = np.mean(self.X[cluster], axis=0) centroids[cluster_idx] = cluster_mean return centroids def _is_converged(self, centroids_old, centroids): distances = [euclidean_distance(centroids_old[i], centroids[i]) for i in range(self.k)] return np.sum(distances) == 0 def plot(self): fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) for i, index in enumerate(self.clusters): point = self.X[index].T ax.scatter(*point) for point in self.centroids: ax.scatter(*point, marker="x", color='black', linewidth=2) plt.show() 这里我们先定义了一个 euclidean_distance 函数来计算两个样本之间的欧几里得距离。然后定义了 KMeans 类，其中我们定义了聚类数、最大迭代次数和是否绘制聚类步骤的标志。在 predict 方法中进行了优化迭代，首先初始化聚类中心，然后根据聚类中心更新聚类并更新聚类中心，直到算法收敛或达到最大迭代次数。最后返回聚类标签。在 _create_clusters 方法中，我们根据每个样本到聚类中心的距离将其分配到相应的聚类中。在 _get_centroids 方法中，我们计算每个聚类的平均特征向量，并返回平均特征向量作为聚类中心。在 _is_converged 方法中，我们使用欧几里得距离判断算法是否收敛。最后，我们在 plot 方法中绘制了每个聚类的数据点和聚类中心。
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