实现三支k-means
时间: 2024-05-05 10:15:20 浏览: 12
以下是三支k-means算法的实现:
1. Python实现:
```python
import numpy as np
def k_means(X, k):
# 随机初始化聚类中心
centers = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :]
while True:
# 计算每个样本到聚类中心的距离
distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
# 分配每个样本到最近的聚类中心
labels = np.argmin(distances, axis=0)
# 计算新的聚类中心
new_centers = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])
# 如果新的聚类中心与原来的聚类中心相同,则停止迭代
if np.allclose(centers, new_centers):
break
centers = new_centers
return labels, centers
```
2. MATLAB实现:
```matlab
function [labels, centers] = k_means(X, k)
% 随机初始化聚类中心
centers = X(randperm(size(X, 1), k), :);
while true
% 计算每个样本到聚类中心的距离
distances = sqrt(sum((X - centers').^2, 2));
% 分配每个样本到最近的聚类中心
[~, labels] = min(distances, [], 2);
% 计算新的聚类中心
new_centers = arrayfun(@(i) mean(X(labels == i, :)), 1:k);
% 如果新的聚类中心与原来的聚类中心相同,则停止迭代
if isequal(centers, new_centers)
break;
end
centers = new_centers;
end
end
```
3. R实现:
```R
k_means <- function(X, k) {
# 随机初始化聚类中心
centers <- X[sample(nrow(X), k), ]
while (TRUE) {
# 计算每个样本到聚类中心的距离
distances <- sqrt(rowSums((X - t(centers))^2))
# 分配每个样本到最近的聚类中心
labels <- apply(distances, 1, which.min)
# 计算新的聚类中心
new_centers <- t(sapply(1:k, function(i) colMeans(X[labels == i, ])))
# 如果新的聚类中心与原来的聚类中心相同,则停止迭代
if (all.equal(centers, new_centers)) {
break
}
centers <- new_centers
}
return(list(labels = labels, centers = centers))
}
```
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