乳腺癌数据集聚类分析代码,不使用sklearn集,聚类设置簇个数为2,对聚类结果进行可视化

时间: 2024-05-14 10:18:22 浏览: 106
JAVA

聚类分析代码

以下是使用K-means算法对乳腺癌数据集进行聚类分析的Python代码,不使用sklearn集: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = np.genfromtxt('breast_cancer.txt', delimiter=',') x = data[:, 1:] # 取数据的特征部分 # K-means算法实现 def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机初始化簇中心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False)] for iter in range(max_iter): # 计算每个样本距离簇中心的距离 distances = np.linalg.norm(X[:, np.newaxis] - centroids, axis=2) # 分配每个样本到最近的簇中心 cluster = np.argmin(distances, axis=1) # 计算新的簇中心 new_centroids = np.array([X[cluster == i].mean(axis=0) for i in range(k)]) # 判断是否收敛,若簇中心不再移动,则停止迭代 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return cluster, centroids # 聚类 k = 2 cluster, centroids = kmeans(x, k) # 可视化聚类结果 colors = ['r', 'b'] for i in range(k): plt.scatter(x[cluster == i, 0], x[cluster == i, 1], c=colors[i]) plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', s=200, linewidths=3, color='k') plt.show() ``` 其中,`breast_cancer.txt`是乳腺癌数据集文件,每行代表一个患者,第一列是类别标签(0表示良性,1表示恶性),后面的9列是特征数据。代码中只使用了后面的9列特征数据进行聚类分析。聚类结果用散点图进行可视化,红色代表良性样本,蓝色代表恶性样本,黑色的X表示簇中心。
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