python求样本向量均值
时间: 2023-07-01 07:08:07 浏览: 108
可以使用 NumPy 库来求样本向量的均值,可以使用 `numpy.mean()` 函数来实现。假设有一个包含 n 个样本向量的矩阵 X,每个样本向量有 m 个特征值,则可以使用以下代码来计算样本向量的均值:
```python
import numpy as np
X = np.random.rand(n, m) # 生成一个 n 行 m 列的随机矩阵
mean_vec = np.mean(X, axis=0) # 计算样本向量的均值,axis=0 表示沿着第一维度求均值
```
其中,`mean_vec` 就是样本向量的均值向量,它是一个长度为 m 的一维数组。
相关问题
python怎么求标准化特征向量
在Python中,可以使用`sklearn`库中的`StandardScaler`类来求标准化特征向量。具体步骤如下:
1. 导入`sklearn`库中的`StandardScaler`类:`from sklearn.preprocessing import StandardScaler`
2. 创建`StandardScaler`类的对象:`scaler = StandardScaler()`
3. 使用`fit_transform`方法对数据进行标准化:`scaled_data = scaler.fit_transform(data)`
其中,`data`是一个二维数组,每行表示一个样本,每列表示一个特征。`fit_transform`方法会计算出每个特征的均值和标准差,并对数据进行标准化处理。处理后的结果是一个与`data`大小相同的二维数组`scaled_data`,每个元素表示对应特征的标准化值。
例如,假设有一个包含3个样本和4个特征的数据集:
```
data = [[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]]
```
可以使用以上步骤对数据进行标准化处理:
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data)
```
输出结果为:
```
[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
[ 0. 0. 0. 0. ]
[ 1.22474487 1.22474487 1.22474487 1.22474487]]
```
可以看到,每个特征的均值被调整为0,标准差被调整为1,从而实现了特征向量的标准化。
k均值算法python
以下是使用Python实现k均值算法的示例代码:
```python
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算两个向量之间的欧氏距离
def euclDistance(vector1, vector2):
return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))
# 初始化数据的质心,k表示簇的个数
def initCentroids(dataSet, k):
numSamples, dim = dataSet.shape
centroids = zeros((k, dim))
for i in range(k):
index = int(random.uniform(0, numSamples))
centroids[i, :] = dataSet[index, :]
return centroids
# k均值聚类算法
def kMeans(dataSet, k):
numSamples = dataSet.shape[0]
# 第一列存储该样本属于哪个簇,第二列存储该样本距离所属簇的距离
clusterAssment = mat(zeros((numSamples, 2)))
clusterChanged = True
# 初始化质心
centroids = initCentroids(dataSet, k)
while clusterChanged:
clusterChanged = False
# 遍历每个样本
for i in range(numSamples):
minDist = 100000.0
minIndex = 0
# 遍历每个质心
for j in range(k):
distance = euclDistance(centroids[j, :], dataSet[i, :])
if distance < minDist:
minDist = distance
minIndex = j
# 如果该样本所属的簇发生了变化
if clusterAssment[i, 0] != minIndex:
clusterChanged = True
clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist ** 2
# 更新质心
for j in range(k):
pointsInCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == j)[0]]
centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis=0)
print('Cluster complete!')
return centroids, clusterAssment
# 可视化聚类结果
def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment):
numSamples, dim = dataSet.shape
if dim != 2:
print("Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!")
return 1
# 用不同颜色和标记绘制每个簇的点
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']
for i in range(numSamples):
markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])
# 用不同颜色和标记绘制质心
mark = ['*r', '*b', '*g', '*k', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
for i in range(k):
plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize=20)
plt.show()
# 测试
if __name__ == '__main__':
# 生成测试数据
dataMat = mat(random.rand(100, 2))
# 聚类个数为4
k = 4
# 运行k均值聚类算法
centroids, clusterAssment = kMeans(dataMat, k)
# 可视化聚类结果
showCluster(dataMat, k, centroids, clusterAssment)
```
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