for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.ft(X) #此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值 mean_dist.append(sum(np.min(cdis(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1) X.shape[0])报错
时间: 2024-02-18 11:04:12 浏览: 38
这段代码中有语法错误,需要进行修正。正确的代码应该是:
```
for k in K:
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(X)
# 此处代码计算所有点与对应中心的距离的平方和的均值
mean_dist.append(sum(np.min(cdist(X,kmeans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))/X.shape[0])
```
修正后,代码中的错误包括:
1. `kmeans.ft(X)` 应该是 `kmeans.fit(X)`,表示对数据进行聚类;
2. `cdist` 应该是 `cdist`,表示计算距离矩阵;
3. `mean_dist` 中的计算公式应该为所有距离的平方和除以数据个数。
修正后的代码可以正确计算不同簇数下的平均距离。
相关问题
下面这段代码的意思:#用标准库函数中的kmeans算法 model = KMeans(n_clusters=k).fit(im_sift)
这段代码使用了标准库函数中的 kmeans 算法,将输入的 im_sift 数据集进行聚类,聚类的数量为 k。具体来说,使用 KMeans 类的构造函数创建了一个 KMeans 模型对象 model,参数 n_clusters 指定了聚类的数量。然后使用该模型对象的 fit 方法对输入的数据集 im_sift 进行聚类。聚类的结果将保存在模型对象中,可以通过模型对象的属性和方法进行访问和操作。
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10)这段代码我该放在哪儿
这段代码应该放在`kmeans_clustering()`函数中。`KMeans()`函数的第一个参数`n_clusters`表示要聚类的簇的数量,第二个参数`n_init`表示要运行K均值聚类算法的次数。你可以将这两个参数传递给`KMeans()`函数,例如:
```
def kmeans_clustering(feature_vectors, n_clusters):
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=10)
kmeans.fit(feature_vectors)
return kmeans.labels_
```
这将创建一个KMeans对象,并使用10个随机初始化运行K均值聚类算法,然后将聚类的标签返回。你可以根据需要调整`n_init`的值。
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