自己写代码实现对随机产生的数据进行K-Means聚类
时间: 2024-02-20 21:58:32 浏览: 29
好的,我可以为您提供一个Python实现的K-Means聚类算法,您可以使用它来对随机生成的数据进行聚类。
首先,我们需要导入必要的库:numpy和matplotlib。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,我们可以生成一些随机数据,以便进行聚类。这里我使用numpy.random模块生成了20个二维数据点。
```python
data = np.random.rand(20, 2)
```
接下来,我们可以实现K-Means算法。具体步骤如下:
1. 随机选择K个初始聚类中心。
2. 对于每个数据点,计算它与所有聚类中心的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所属的簇中。
3. 对于每个簇,重新计算其聚类中心。
4. 重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
下面是代码实现:
```python
def kmeans(data, k, max_iter=100):
# 随机选择k个初始聚类中心
centers = data[np.random.choice(len(data), k, replace=False)]
for i in range(max_iter):
# 分配数据点到最近的聚类中心所属的簇中
labels = np.argmin(np.sqrt(np.sum((data[:, np.newaxis] - centers)**2, axis=2)), axis=1)
# 重新计算聚类中心
new_centers = np.array([data[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)])
# 如果聚类中心不再发生变化,则退出循环
if np.allclose(centers, new_centers):
break
centers = new_centers
return labels, centers
```
最后,我们可以将聚类结果可视化,代码如下:
```python
labels, centers = kmeans(data, 3)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='r')
plt.show()
```
这段代码将生成一个散点图,其中不同颜色的点表示不同的簇,红色的叉号表示聚类中心。您可以根据需要修改K值、数据生成方式和可视化方式等来进行实验和改进。
希望这个代码对您有帮助!
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