cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)

cdist 是一个 SciPy 库中的函数，用于计算数据集中每个数据点与聚类中心之间的距离。其中，data 是一个二维数组，表示数据集；centers 是一个二维数组，表示聚类中心；metric 是一个可选参数，表示要使用的距离度量方法，默认为欧几里得距离（euclidean_distance）。返回值是一个二维数组，表示每个数据点与聚类中心之间的距离。

相关问题

cdist(data, centers, metric=euclidean_distance)，这行代码报这个错：axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

这个错误通常是由于输入的 `data` 或 `centers` 参数的维度不正确引起的。`cdist` 函数的 `data` 和 `centers` 参数都应该是二维的数组。`data` 通常是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的数组，其中 `n_samples` 是样本数量，`n_features` 是每个样本的特征数量。`centers` 则通常是一个形状为 `(n_clusters, n_features)` 的数组，其中 `n_clusters` 是聚类的数量，`n_features` 是每个聚类中心的特征数量。

请检查一下你的输入数据 `data` 和 `centers` 是否符合上述要求，如果不符合，可以使用 `reshape` 函数将其变成正确的形状。如果数据仍然存在问题，请将你的代码和数据提供给我，我可以帮助你进一步调试。

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。

首先，代码将 iris 数据集导入，然后进行了归一化处理。接着，使用 MiniBatchKMeans 算法对归一化后的数据进行聚类，得到聚类中心和每个数据点所属的聚类类别。最后，使用 matplotlib 绘制聚类散点图，其中每个数据点的颜色、形状表示它所属的聚类类别，聚类中心用星号标出。

在绘制完聚类散点图之后，代码使用肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。具体来说，肘部法则使用 SSE（Sum of Squared Error）来度量聚类的有效性，它的基本思想是随着聚类数量 k 的增加，SSE 会逐渐减小，但当 k 增加到一定程度时，SSE 的下降速度会明显放缓，这个拐点就是肘部，对应的 k 值就是最佳的聚类数量。轮廓系数法则使用轮廓系数来度量聚类的有效性，它的基本思想是聚类效果越好，同一聚类类别内部的数据点越紧密，不同聚类类别之间的数据点越分散，因此轮廓系数的取值范围在 [-1, 1] 之间，越接近 1 表示聚类效果越好，对应的 k 值就是最佳的聚类数量。肘部法则和轮廓系数法都是常用的聚类分析方法。

总之，这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。