使用kmeans++聚类自己的锚框的代码

下面是使用Python实现K-means++聚类算法来生成自定义锚框的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def generate_custom_anchor_boxes(features, num_boxes):
    # 使用K-means++聚类算法来生成自定义锚框
    
    # 创建KMeans对象
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_boxes, init='k-means++', random_state=0)
    
    # 执行K-means++聚类
    kmeans.fit(features)
    
    # 获取聚类中心作为自定义锚框
    custom_boxes = kmeans.cluster_centers_
    
    return custom_boxes

# 假设你已经准备好了训练集的特征向量 features，以及想要生成的锚框数量 num_boxes
# features 是一个形状为 (n_samples, n_features) 的二维数组，每行代表一个样本的特征向量

# 调用函数生成自定义锚框
custom_anchor_boxes = generate_custom_anchor_boxes(features, num_boxes)

# 输出自定义锚框
print(custom_anchor_boxes)

以上代码使用了scikit-learn库中的KMeans类来实现K-means++聚类算法。你需要将训练集的特征向量传递给`generate_custom_anchor_boxes`函数，并指定想要生成的锚框数量。最后，代码将输出生成的自定义锚框。

请确保已经安装了scikit-learn库，并将特征向量和锚框数量替换为你自己的实际数据。