init='k-means++'
时间: 2024-05-25 09:12:56 浏览: 85
init='k-means++' 是一种 K-Means 算法中用于初始化聚类中心的方法。它是一种比较常用的初始化方法,它的核心思想是让初始的聚类中心尽可能地分散,避免初始聚类中心过于集中或者过于靠边,从而提高算法的稳定性和准确性。在实现时,可以通过计算每个样本与已经选择的聚类中心的距离,来确定下一个聚类中心的选择概率,进而选择下一个聚类中心。
相关问题
K-means++代码
以下是K-means++的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
def kmeans_pp(X, k):
# randomly choose first centroid
centroids = [X[np.random.choice(len(X))]]
# choose k-1 centroids
for i in range(k-1):
# calculate distance of each point to nearest centroid
distances = np.array([min([np.linalg.norm(x-c)**2 for c in centroids]) for x in X])
# choose new centroid from points with highest distance
probabilities = distances / distances.sum()
centroids.append(X[np.random.choice(len(X), p=probabilities)])
return np.array(centroids)
# test on synthetic data
X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=5, random_state=42)
centroids = kmeans_pp(X, 5)
kmeans = KMeans(n_clusters=5, init=centroids, n_init=1).fit(X)
```
该代码实现了K-means++算法,并使用生成的数据集进行了测试。该算法的主要思想是选择初始质心时尽量避免质心之间的相似性,从而提高算法的性能。
yolov5 k-means++代码
以下是一个示例的Yolov5中使用k-means++算法确定默认锚框大小和比例的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
def kmeans_anchors(dataset, num_anchors, num_iterations=1000):
# 从数据集中提取宽度和高度
widths = []
heights = []
for data in dataset:
for box in data['boxes']:
width = box[2] - box[0]
height = box[3] - box[1]
widths.append(width)
heights.append(height)
# 将宽度和高度转换为Numpy数组
widths = np.array(widths)
heights = np.array(heights)
# 组合宽度和高度
sizes = np.stack([widths, heights], axis=1)
# 使用k-means++算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=num_anchors, init='k-means++', max_iter=num_iterations)
kmeans.fit(sizes)
# 获取聚类中心点作为默认锚框
anchors = kmeans.cluster_centers_
return anchors
# 使用示例
dataset = [...] # 你的数据集
num_anchors = 9 # 锚框数量
anchors = kmeans_anchors(dataset, num_anchors)
print("Anchors:", anchors)
```
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据你的数据集和需求进行适当的修改。此外,你还需要根据你的数据集中边界框的格式进行相应的调整。