错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 quanguocheng (line 44) centroid = sum(selected_points .* selected_masses) / sum(selected_masses);

这个错误是因为 `selected_points` 和 `selected_masses` 的维度不同导致的。根据代码，`selected_points` 是一个 Nx3 的数组，而 `selected_masses` 是一个 Nx1 的数组。

为了解决这个问题，可以将 `selected_masses` 的维度调整为 Nx3 的数组，使其与 `selected_points` 的维度一致。可以使用 `repmat` 函数来实现：

selected_masses = repmat(selected_masses, 1, 3);
centroid = sum(selected_points .* selected_masses) / sum(selected_masses(:));

其中，`repmat` 函数可以将 `selected_masses` 复制为 Nx3 的数组。然后，`sum(selected_masses(:))` 可以将复制后的数组展开为一个列向量，以便进行求和。

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% 定义线段首尾两个端点的坐标 start_point = [0, 0, 0]; end_point = [0, 0, 1000]; % 定义圆柱半径和每段长度 radius = 10; segment_length = 10; % 计算线段向量和长度 line_vector = end_point - start_point; line_length = norm(line_vector); % 计算每段的方向向量 direction_vector = line_vector / line_length * segment_length; % 初始化质心坐标和质量 centroid = [0, 0, 0]; total_mass = 0; % 循环处理每段 for i = 1:floor(line_length / segment_length) % 计算当前段的起点和终点坐标 segment_start = start_point + (i-1) * direction_vector; segment_end = segment_start + direction_vector; % 计算圆柱体积

cylinder_volume = pi * radius^2 * segment_length;

% 计算质量
segment_mass = cylinder_volume * density; % density是圆柱体密度
total_mass = total_mass + segment_mass;

% 计算当前段的质心坐标
segment_centroid = (segment_start + segment_end) / 2;
centroid = centroid + segment_centroid * segment_mass;

end

% 计算整个物体的质心坐标
centroid = centroid / total_mass;

import numpy as np class KMeans: def __init__(self, k=2, tolerance=0.0001, max_iterations=300): self.k = k self.tolerance = tolerance self.max_iterations = max_iterations def fit(self, data): self.centroids = {} # Initialize the centroids, the first 'k' data points in the dataset for i in range(self.k): self.centroids[i] = data[i] # Begin the iterations for i in range(self.max_iterations): self.classes = {} for j in range(self.k): self.classes[j] = [] # Find the distance between the point and cluster; choose the nearest centroid for point in data: distances = [np.linalg.norm(point - self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids] classification = distances.index(min(distances)) self.classes[classification].append(point) previous = dict(self.centroids) # Calculate the mean of the clusters to update the centroids for classification in self.classes: self.centroids[classification] = np.average(self.classes[classification], axis=0) # Check if converged is_converged = True for centroid in self.centroids: original_centroid = previous[centroid] curr_centroid = self.centroids[centroid] if np.sum((curr_centroid - original_centroid) / original_centroid * 100.0) > self.tolerance: is_converged = False # If converged, break out of the loop if is_converged: break解释具体代码含义

这段代码是 Python 语言中使用 NumPy 库实现的 K 均值聚类算法。`import numpy as np` 是导入 NumPy 库并将其重命名为 `np`，方便在代码中使用。`class KMeans` 是定义了一个 KMeans 类，用于实现 K 均值聚类算法。`__init__` 函数是类的构造函数，用于初始化类的属性，包括聚类数目 `k`，容忍度 `tolerance` 和最大迭代次数 `max_iterations`。`fit` 函数是实现 K 均值聚类算法的主要函数，会根据输入的数据集 `data` 进行迭代，计算出聚类中心点 `centroids`，直到达到容忍度或者最大迭代次数的限制。