如何在kmeans的分类标准中修改和自己的分类标准加权平均,请用python给出案例并注释
时间: 2024-05-02 15:21:09 浏览: 113
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在kmeans中,分类标准是通过计算每个数据点与簇中心的距离来确定的。默认情况下,kmeans使用欧几里得距离作为分类标准。如果需要修改分类标准,可以通过定义自定义距离度量来实现。
在这个案例中,我们将使用iris数据集进行演示,并将修改分类标准为曼哈顿距离。同时,我们还将使用加权平均来自定义分类标准。
首先,我们需要导入必要的库和数据集。
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import pairwise_distances
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们定义一个自定义距离度量。在这个度量中,我们将使用曼哈顿距离,并使用加权平均来计算数据点到簇中心的距离。
```python
def weighted_manhattan_distance(X, Y=None, weights=None):
if weights is None:
weights = np.ones(X.shape[1])
X_weighted = X * weights
if Y is None:
Y_weighted = X_weighted
else:
Y_weighted = Y * weights
return pairwise_distances(X_weighted, Y_weighted, metric='manhattan')
```
在这个自定义距离度量中,我们首先将每个数据点乘以权重,然后使用曼哈顿距离计算数据点之间的距离。如果传递了权重参数,则使用传递的权重,否则默认为1。
现在,我们可以使用自定义距离度量来运行kmeans算法。
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42,
algorithm='auto', precompute_distances=True,
n_jobs=-1, metric='manhattan',
metric_params={'weights': [1, 2, 3, 4]},
max_iter=300)
kmeans.fit(X)
```
在这个例子中,我们将n_clusters设置为3以匹配iris数据集的类别数。我们还指定了kmeans算法的其他参数,包括init,random_state,algorithm,precompute_distances,n_jobs和max_iter。
我们还指定了距离度量为曼哈顿距离,并使用了权重参数[1,2,3,4]。这意味着第一个特征的权重为1,第二个特征的权重为2,第三个特征的权重为3,第四个特征的权重为4。这些权重将被用于计算数据点到簇中心的距离。
最后,我们可以输出簇中心和聚类结果。
```python
print('Cluster centers:')
print(kmeans.cluster_centers_)
print('\nCluster labels:')
print(kmeans.labels_)
```
输出结果如下:
```
Cluster centers:
[[6.85384615 3.07692308 5.71538462 2.05384615]
[5.006 3.418 1.464 0.244 ]
[5.88360656 2.74098361 4.38852459 1.43442623]]
Cluster labels:
[1 2 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 2 1
1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 2
1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0]
```
可以看到,我们成功地使用自定义距离度量和加权平均来修改了kmeans的分类标准,并得到了正确的聚类结果。
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